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数据分析师发展前景如何?

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  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。

  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+。

  从行业需求来看,互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。

  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。

  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资源的支持。

  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在做人力规划时,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资源战略。

  成都加米谷大数据科技有限公司是一家专注于大数据人才培养的机构。公司由来自华为、京东、星环、勤智等国内知名企业的多位技术大牛联合创办。面向社会提供大数据、人工智能等前沿技术的培训业务。

  数据分析通常有两种出路:对算法做深入的研究可以去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。两者的发展都还算不错

  展开全部1、数据分析师通常分两类,技术型分析师和业务型分析师,分工不同,但各有优势。技术型分析师是在专门的挖掘团队里面从事数据挖掘和分析工作的。如果你能在这类专业团队学习成长,那是幸运的,但进入这类团队的门槛较高,需要扎实的数据挖掘知识、挖掘工具应用经验和编程能力。该类分析师更偏向技术线条,未来的职业通道可能走专家的技术路线。技术型分析师的角色包括数据工程师、挖掘工程师、数据科学家、建模工程师、数据架构师、ETL工程师等,这些称谓都或多或少代表了其工作性质。业务型分析师是下沉到各业务团队或者运营部门的数据分析师,成为业务团队的一员。他们工作是支撑业务运营,包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。该类型分析师偏向产品和运营,可以转向做运营和产品。2、数据分析师的理想行业在互联网,但条条大道通罗马,走合适你的路线。从行业的角度来看:

  1)互联网行业是数据分析应用最广的行业,因为互联网数据数量庞大、收集分析和应用都更普遍。其中电商企业,更是目前最火的,而且企业也更重视数据分析的价值,是数据分析师理想的成长平台。

  2)其次是咨询公司,他们需要数据分析人才,而且相对来说,数据分析师在咨询公司成长的速度更快,专业也会更全面。

  3)再次是金融行业,比如银行和证券等行业,该行业对数据分析的依赖需求,越来越大。

  4)最后是电信行业(中国移动、联通和电信),它们拥有海量的数据,在严峻的竞争下,也越来越重视数据分析,但进入这些公司的门槛比较高。

  展开全部大讲台数据分析培训为你解答:首先数据分析师的工作就是为你所在的单位或企业做相关的数据分析工作。数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。数据分析师发展前景:越来越多的政府机关、企事业单位将选择拥有数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析、以便正确决策;越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据;越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容;越来越多的有志之士把数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。需要掌握的知识:最基本的就是统计学的知识,会运用各种分析方法论、分析技巧、掌握基本的数据分析思维 ,

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