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数据分析

如果您想切换到数据分析,请在做出决定之前阅

发布时间:2020-09-12 浏览:145

最近,我收到很多想转行做数据分析的人的问题:数据分析岗位真的稀缺吗?

其实,自从2003年正式确立了“数据分析师”的专业认定以来,数据分析岗位就变得越来越火爆,在各大企业的招聘需求中屡见不鲜,很多人都认为数据分析师是那么紧俏又稀缺。即使挤进这个行业,甚至不惜一切代价转行,但事实并非如此。

以我自己为例。十年前,我从电商进入数据分析,基本上见证了整个数据分析行业的成长。我的结论是:数据分析人才确实稀缺,注意人才稀缺,而不是工作稀缺。

想要转行数据分析,看完这篇再做决定

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前段时间,有个朋友说我很同意,不要总是提到数据分析的职位是多么的稀缺,其实企业的基础并不需要那么多数据分析师。从下面的招聘启事中可以看出,数据分析逐渐形成了产品运营和项目管理都需要的通用能力,而数据分析师的岗位其实很少。

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为什么数据分析师短缺?

大型电商、零售业和服务商企业会有数据分析师的需求,而中小型电商企业,大部分基础数据统计和分析态势室都是由运营来考虑的。

据我了解,每个企业都在做数据分析,但数据分析师的岗位不同,数据分析会由销售、财务、秘书等传统岗位来承担,因此数据分析人才极度短缺,数据分析师的岗位并不恰恰处于极度紧缺的状态,但市场供需的信息鸿沟让企业很难招到合适的人才。

数据分析师一般需要两到三年的简历才能胜任,而两年以上的数据分析师起薪较高,中小企业的痛点就是雇不起,更别提有五、八年经验的数据分析师了。

很多小公司选择应届毕业生来培养,但只做数据统计,企业里没有人能带路,所以数据分析帖并没有给企业带来应有的期望。

此外,数据分析师主要集中在银行、金融、电信、医疗等对数据分析师年限要求较高的行业。市场上的数据分析师可能分为三类:

杂项分析师:供大于求。杂分析员的内容是写SQL数字,根据需求做数据统计,简单的报表制作。入职门槛低,东西相对不累,造成人潮涌入,但其实没有那么多岗位。业务分析师:供需基本平衡。业务分析师的工作是评估操作操作和产品模块的有效性,并提出一些简单的建议。入门门槛除了数据分析技术外,还需要了解业务、运营和产品。业务分析师:大量短缺。业务分析师的内容是对市场、竞争和企业的现状进行分析判断,对未来的经营和产品偏向提出建议,从而提高占有率,增加收益。入门门槛除了以上,还要求懂商业、懂市场、懂规划、懂管理。切换到数据分析需要知道什么?

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首先要清楚的是,数据分析技术现在已经成为一种通用技术。不管你想不想做数据分析师,都要有,而且在企业的产品、运营等岗位上都有很大的补贴。

其次,数据分析重在分析。早期的数据收集和数据处理处罚可以死板地学习,但分析数据的能力只能通过方法论和简历来支持,通过你的数据思维和洞察力来磨练。即使你制作的数据图表赏心悦目,再精湛的数据处理技巧,如果不能做到对数据的分析和解读,它也会完全失去价值。

最后,制定自己的职业规划,怎么做?最好的办法是先了解你所在行业的商业模式,明确流量数据的真实关系,明确商业模式是如何通过数据拆解体现出来的。

嗯,更重要的是要强调,数据分析不是一种炫耀,不仅仅是为了摆架子或证明你擅长数据分析,而是为了影响决策,无论是产品运营决策,业务增长决策,还是个人职业决策。

比如,老板突然问你,公司最近三个月的业务数据怎么样?你说过去三个月的收入和流量增加了多少?你以为老板真的不知道吗?他每天盯着分众数据,期待的答案是什么,流量获取方式的优化空间是什么,收入增长的领域在哪里可以继续挖掘?这不仅需要你处理惩罚性数据和分析数据的能力,还需要你的数据感知和对数据的多维视角。

数据分析需要做哪些准备?

简单来说,数据分析有几个硬性要求:学历、专业、简历、技术

数据分析真的不需要高学历、专科,现在专业更不受限制。你学兽医,但你擅长自学。我想你也没问题。简历确实很关键,但一些初级岗位也愿意吸纳转行的人。从技术上讲,应该设定的门槛实际上很低。

如何为转行做好相关技术准备?熟人统计知识:百分位数、盒图、比例差、皮尔逊相关系数、贝叶斯定理、正态扩散、卡方扩散、假设磨练等。

2、初识运营数据指标渠道转换率:PV、UV、保留率、周转率、回购率、GMV等,熟悉Google Analytics、百度指数等网站分析工具

3、熟悉SQL语法:如MySQL数据库

4、熟悉Python数据分析通用库:PANAS、Numpy、matplotlib、Seabron。能够使用Python进行数据可视化、数据浏览、数据预置处罚

5、熟悉办公软件:醒目的EXCEL、常用函数和数据透视表等

6、常用的机械学习模型初识:解析树、RF、聚类等,可以手动推送最小二乘法

7、熟人Linux常用命令

8、熟人文本挖掘:正则表达式。可以用python做字云

总结

其实技术只是一个方面,学习SQL,做一个语句也能找到几点。是的,SQL、Python、机械学习,也可以找几个点的东西,可能是一样的待遇。但我认为,在这些竞争激烈的年份,丰富的转行可以增加你获得优质工厂的机会,而工具的改进也可能让你有更广阔的视野。