房地产分析专员,房地产分析专员个人简历

dfnjsfkhak 2024-05-16 23

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大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于房地产分析专员问题,于是小编就整理了3个相关介绍地产分析专员的解答,让我们一起看看吧。

  1. 女生卖房去售楼处好还是去做中介好?目前在做中介,想换?
  2. 数据分析师就业前景怎么样?
  3. 想做数据分析是学python还是学大数据?

女生卖房售楼处还是去做中介好?目前在做中介,想换?

您好,我是一名房地产工作者,很高兴为您解答!

嗯~怎么说呢,客观一点还挺看长相的,如果你相貌还可以,我建议去到售楼处,因为销售的方向比较单一,而且是自己公司销售的,能够在售楼大厅站A位,接到客户的几率非常的大,不用到处跑,有空去周围的盘看看了解一下,就能够很好的胜任了!因为您是从中介转行的,那些对你个人职业教养要求,我就不细说了!

房地产分析专员,房地产分析专员个人简历
(图片来源网络,侵删)

很高兴为您解答


首先感谢能回答你的问题。

对于你问的女生卖房是去售楼部好还是中介好!其实还是要看什么更能适合自己,我大概给你分析几点!

1.作为一名房地产销售来说都不是容易的事情,无论是中介还是售楼部销售人员,房地产行业交易的是奢侈品中的奢侈品,

现在我们来说说销售部的女孩子哈,每天早九晚就不知道了,晚上也有可能是忙到很晚才下班,每天要围绕售楼部沙盘,样板间,来回走动,每天都会有喉咙被撕破的感觉,唯一一点好处就是不会被太阳晒,被雨淋,被风吹,

2,作为一名中介的话,每天也会是一样,起早贪黑,中介就做的多,会为了寻找客户,今天你可能在大太阳下面发***,也可能在陌拜一个不认识的门店老板,行走在大马路上,不管风吹日晒,打雷下雨,

你自己现在也在做中介你可以对比一下,那个更适合自己,无论做什么“坚持”两个字最重要,售楼部销售就是每天在售楼部等待客户,中介就是寻找客户,中介比售楼部销售人员提成高但,是客户成交数据没售楼部销售人员多,其中的模式你做为中介都明白,所以看你自己选择那样更适合自己!

回答完毕,谢谢

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本人就是售楼处协销团队

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(图片来源网络,侵删)

针对你提出的问题,我觉得:1、售楼处工作轻松,环境好,来访客户大部分有买房意向,访客成交率较高。但是产品比较单一,对需求较多的客户很难满足,受众较小,提成固定,比较适合能力不突出但期望稳定的人做。2、中介房源较多,但是较分散,对各类需求客户都能找到相对满意的房源,而且二手房比售楼处新房操作空间大,全靠本事吃饭,但是工作比较累,适合能力很强,对金钱期望值高的人做。

作为一个11年的房地产销售员,二者能同论,但不能比。销售行业,业绩为王,销售模式大同小异,万变不离其中,都很辛苦。

但是,二手房的销售,从***的开发到后期跟进匹配,辐射面积大,涉及楼盘多,客户群体不一,房源信息广,专业知识丰富,涉及部门多,处理异常情况多且复杂等不太一样的地方。

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(图片来源网络,侵删)

换句话说,二手房多为行销,新房多为门店接待,房客源的开发上难度要相对容易操作一些。

售楼部环境好,待遇不错,针对楼盘本身特性有特定客户群里,对于女孩子来说,前期更容易一些。

但是销售是需要持久付出的,真正优秀的都有一颗持之以恒的心和认真的工作态度。

希望受用,谢谢!

不论是男生女生,肯定售楼处好

专业知识更加体系化

津贴***更加丰富

职业上升路径更加清晰

问题是,开发商自销团队的置业顾问,对各个方面都有要求,比如融创,我记得2线城市以上的,必须本科毕业吧。所以,重点是能进得去

数据分析师就业前景怎么样?

个人认为数据分析师很有发展前途。

首先,行业需求大。随着大数据时代的来临,各行各业对大数据人才的需求不断增加,大数据分析师更是被评选为“未来最具发展潜力的职业之一”。欧美国家上个世纪末就已经开始大量培养数据分析师,但是中国数据分析行业发展时间较短,目前分析师出现了供不应求的状况。基本上大一点的公司,特别是互联网公司,都会设数据分析岗位,比如企鹅智库。更不要说那些专业的咨询[_a***_]和数据分析公司,德勤、艾媒、易观,都是靠分析师的专业能力支撑着的。

其次,薪酬也不错。我认识的数据分析师基本月薪1w+,看准网上的分析师工资也差不多都有这么多,而且积累了多年工作经验的话,工资涨幅和发展空间也是很大的。

最后呢,信息时代每个人都要学会一点搜集信息的技能与分析信息的洞察力,就算你不是专业的数据分析师,数据分析技能也是可以加分的工作技能。如果想搞个副业或投资赚点小钱,数据分析也是不可或缺的。

如果题主真的有意向想往数据分析师方向发展的话,可以多看一些报告,考个数据分析师证。

不管是在企业还是社会,数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下,数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了,包括销售、市场运营策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作,甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说,如果你在企业之中工作,你未来会开始越来越多的和数据打交道,这个时候数据分析已经成为工作的必要条件

这里给大家举几个例子:

现在的产品,由于销售渠道开始开始网络化,所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书,画画产品原型,做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧,越来越多的公司里,如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作,是基本上获取不到什么***的支持。

再拿运营来说,更加离不开数据了。大到做一个活动目标人群如何划分,不同人群的方案是什么,预计投入多少产出多少,这些都需要数据支持;小到一个营销话术,也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说,现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。

最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划,从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析,无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外,还需要业务数据,竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析,可以更加精确的制定公司的人力***战略

可见,数据分析思维和业务范围已经开始遍布各个行业的各个部门和各个职能,不单单是专门的数据分析师需要懂得数据分析,一般的其他岗位都要开始和数据分析打交道,可见数据分析这个行业只会发展得越来越广泛,从事数据分析行业的工作,是顺应和引领潮流的一个明智之选。

谢邀!

数据分析师是大企业里不可替代的职位,高薪职位,发展前景如下:

1,人才缺口大IT时代逐渐被DT时代取代,用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流,数据分析人才的供给指数仅为0.05,属于高度稀缺。

2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术,不需要很强的理工科背景,反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士,分析思路更加开阔。

3、薪资待遇高1~2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关,越老越值钱。

4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到数据,数据分析师不仅仅可以在互联IT行业就业,也可以在银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务

5、职业寿命长数据分析职业一旦掌握,可以在职场上收益长久,掌握这门新兴技术都会大有用武之地,受其他外部业务影响相对较小,职位相对稳定。

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数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛,就业机会多,且不会被轻易替代。这个职业在北上广深工资还是比较高的。特别是北京上海深圳这几个地工资10K加以上。

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实其我不懂,既然是数据分析师,要有非凡的智慧,能看通透里面的奥妙,才会灵活运用,如股票行业的数据上升,下降必须要有全盘的考虑,仔细分析,数据要真实,摸清虚实等,数据分析师的行业应该正兴起,因为现在股民很多,对股票很感兴趣,但又很迷茫,多么希望有个指点迷津的向导,再结合他们自己的想法,好下赌如有神。

想做数据分析是学python还是学大数据?

个人认为没什么冲突。

1.Python目前的使用基本排名前四,而数据分析需要的是数据整理以及数据库等东西。跟学习Python影响不是很大,而且学习Python比学习C++,JAVA等简单一些。

2.学习什么软件只是作为工具而言,主要学习的是借用工具处理问题的方法。所以关于学什么,其实你自己已经有一些答案。

小飞象数据分析社群探讨过这个问题,我们当时也给出了一些建议,以及群友的回答,今天我们来梳理一下这个问题。

我们认为要先将精力放在数据分析的思路和训练上,多去看一些商业数据模型和数据分析案例的资料,最终形成自己的分析思路。千万不要一上来就啃Python或者学大数据,可以先上手Excel+SQL这2个简单的数据分析工具来入门。有SQL基础以及数据分析的基础后再学Python和大数据挖掘会相对容易些。

但是,需要值得注意的是,要入门数据分析岗,我们要先做职业的规划:

  1. 明确自己职业规划是走业务方向还是技术方向。
  2. 要充分对目标领域的行业知识进行全面的调研,了解行业背景及行业相关的指标,然而,在行业的选择上,要以擅长的热爱的有发展前景的即是最佳选择)。
  3. 了解目标行业常用的数据处理工具、数据生产流程及数据应用。针对数据工具进行系统性学习。

优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。

优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。

数据分析不是只分为Python和大数据,这个行业其实不只是表面上那么简单,除了基本的软件需要掌握以外,还需要有一定的分析能力,数据分析重在分析。

比较基础的软件有Excel、MySQL、Python、BI等等,想要入行的话建议从这些基本的开始学,打好基础,慢慢培养数据分析思维,增强数据分析能力。

到此,以上就是小编对于房地产分析专员的问题就介绍到这了,希望介绍关于房地产分析专员的3点解答对大家有用。

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