大家觉得大数据分析师这个行业怎么样？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-24 04:06 标签： 数据分析师行业选择

随着职场竞争越来越激烈，很多人这才体会到技术岗的好处——丰厚的薪水、优质的待遇。

这样的好处让越来越多的人萌生了转行从事数据分析行业的念头，但是又苦于不知道该从何开始。

其实，这件事并不是你想象的那样难以实现。想要转行从事数据分析行业的小伙伴们快看过来啦！小编特别制定了数据分析转行指南，希望能帮助到你~

第一步：确定数据分析的择业方向

人们一提到数据分析就自然而然地想到数据分析师。但其实，会数据分析的人并不局限于做一名数据分析师，他们可以选择的发展方向有很多，这就看大家对哪一个更感兴趣了。以下就是我为大家推荐的几个择业方向：

（1）市场研究分析师：运用定性和定量调查研究方法收集信息，进行数据处理和分析，为政府、企业和社会提供决策依据的专业人士。

（2）定量分析师：揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势，帮助企业分析财务报表。

（3）运营分析师：分析业务运营中的问题，从数据上提供运营方向。

（4）商业智能分析师：使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。

（5）数据库系统分析师：设计、建立、运行、维护高质量的数据库和数据仓库。

（6）系统分析师：从事管理信息系统的定制、企业资源管理系统的设计开发及市场评估策划。

（7）大数据分析师：进行数据挖据与展现后,呈现给企业决策者一份清晰、准确且有数据支撑的报告。

尽管这些职业看上去有很大的差别，但本质上都是通过学习数据分析知识来处理业务问题。因此，下一步大家要做的就是掌握数据分析的知识。

第二步：跨行业学习数据分析的方法

1.了解数据分析的相关工具

Excel、SQL、R、SAS等工具都可以用来分析数据。其实，了解工具只是一个开始，并不代表你要立刻掌握这些工具。因此，你可以选择一个你认为最容易的工具开始学习。

2.不要立即摒弃原行业的知识

尽管学习数据分析对你原来从事的工作没有要求，但很多企业会看你有没有这方面的经验。比如，你曾经做过房产销售，继而又花时间学了数据分析方面的知识。那么，如果你去一家房地产公司应聘，这一工作经验就是你的优势。当然啦，技术过硬，的确比啥都强。

我们在浏览求职信息的时候，经常会看到这样一句话：“有教育机构学习经历的优先。”在博为峰的数据分析课程中，你不仅可以掌握专业技能，还可以通过各种案例研究了解到真实的业务示例。而且，你在写简历时，还可以将这一学习经历放到你的简历中。当你掌握了专业的技能，拥有了漂亮的履历，你还会担心找不着工作吗？

4.多和技术大牛交流讨论

如果你身边恰好有一个数据分析方面的专家朋友，那你真的是赚到了。很多相关的问题，比如行业的发展趋势、专业性学习的问题等等，你都可以向他好好请教一番。不过没有这样的朋友也没关系，你也可以将自己的问题放到博客、论坛中，很快就会有好心的陌生人回复你。当然，你还可以咨询我们机构的老师，他们一定会耐心地回复你所提出的问题。

5.做一个时间管理达人

提到时间管理达人，大家是不是一下子就能联想到罗某某？咳咳，这里的时间管理是指将生活、工作和学习的时间安排好，可不要想歪了。

为了转行，有的人会选择辞职，腾出几个月的时间专门学习数据分析；然而，为了养家糊口，更多人还是选择边工作边学习。这时，你就需要规划好自己的时间，做到生活、工作和学习三不误。

第三步：掌握非技术技能

光会技术可不行，如果你IQ超群，EQ却低得感人，很有可能会导致团队项目进度跟不上。因此，我们还要掌握非技术技能。以下就是几点关于工作的小建议：

1.学会交流：在真正开始项目时，你应该能够以技术人员和非技术人员都易于理解的方式解释你的分析。因此，你需要学会与人交流。

2.随机应变：在工作或者人际交往中，我们难免会遇到一些突发状况。这时，就需要我们做到随机应变，根据实际情况及时处理问题。

3.团队合作：无论做哪一个项目，团队合作都是非常重要的。只有一个团队和谐了，项目才能更好更快地进行。

看完了小编总结的数据分析转行指南，大家是不是觉得转行从事数据分析行业其实也没有想象中的那么难呢？转行的确是一件辛苦的事，但是付出越多，收获越多。

我们从两个方面分析下这个问题：

  • 数据分析职位量发展趋势

（本公司目前也在招一些数据分析师，关注上面公司公众号，符合条件的可以投递简历(可培养！！！），欢迎各位童鞋踊跃投递！）

薪酬—北上深平均月薪10K+


薪酬地图：从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。

职位量—北京职位量3W+

职位量地图：从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。

薪水&职位量趋势

2019年数据分析行业职位薪水总体趋势波动不大，平均最低月薪基本在7k左右，平均最高月薪能达到10.9k，2020年呈上升趋势，发展“钱”途良好。

受春季及招聘季影响，2019全年数据分析职位量存在一定波动，但总体需求呈上升趋势，预计2020年1季度需求量有明显上升。

TOPN热门职位：薪水一般都在8k+，其中高级数据分析师均薪在15k+；职位需求量方面，产品经理、数据分时和运营经理排名前三，可见数据分析在产品运营方面的重要性。

TOPN稀缺高端职位：薪水一般都在15k+，其中以高级运营管理类职位居多；职位需求量一般都在20以下。

行业维度：基金/证券等金融行业薪水相对较高，其次是IT服务和咨询行业

公司规模维度：公司规模与薪酬关系并不明显，但大公司薪水相对高出10%左右

公司性质维度：合资、外资和国企平均薪水福利较好

职位级别维度：高级比中级薪水高出80%左右，可见数据分析行业经验的重要性

工作经验维度：5~10年是涨薪关键时期

学历维度：学历越高，薪水越高，其中博士和硕士差距最大

行业维度：互联网/电子商务需求量最大，占数据分析行业40%+

公司规模维度：中小创公司人才需求量巨大，占总职位的60%左右

公司性质维度：民营企业消化了市场近60%的职位

职位级别维度：大部分(79%+)公司对职位没有没有明确的级别定义

工作经验维度：求才若渴，不限和1~3年占77%左右

学历维度：大专及本科占总职位量的70%左右，其中以大专居多

对招聘需求进行分词和词频统计，通过绘制词云图可以看出，Excel、Python、Hadoop、Oracle、Spss、Linux是数据分析行业的主流技能。

就先和大家分享到这里，有其他问题的可以私信我或者加助理V，我看到了就会帮你解答的。

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