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数据分析师待遇怎么样

数据分析师待遇怎么样

发布时间 :2021-02-03 11:30:35 浏览量:315 收藏
导读:

随着大数据时代的到来,数据分析师的市场越来越大,毫无疑问数据分析师已成为“当今比较发展潜力的职业”。那么数据分析师待遇怎么样呢?

数据分析师待遇怎么样

数据分析师薪资情况

在美国,大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元,而国内顶尖互联网公司,大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。

国内拉勾网上,我们通过爬虫采集数据进行分析发现,全国有29个城市的企业有数据分析师的岗位的人才需求,其中将近一半需求产生在北京市,需求量全国第一。排在前5的分别是:北京、上海、深圳、杭州、广州。数据分析这一职业大量集中在北上广深四大一线城市,以及杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地。

通过以上数据可以得出一个结论:数据分析师这高精尖职位,有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州,期待往这个方向发展的同学还是要到这些城市去多多尝试。当然,从另一个方面说,这些城市也都集中了大量的各行业人才,竞争压力想必也是很大的。

任何行业都是看经验的,经验是王道,数据分析师也不例外,按工作经验统计,工作3年至5年薪资待遇普遍不会低于15K,拥有8年至10年经验的数据分析师平均薪资可以达25K左右。

数据分析师未来前景

数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展,优秀的数据分析师指导业务发展。

随着大数据技术在各行各业应用的越来越广,数据驱动智能产品和精细化运营已经成为企业经营的制胜法宝,相应地,数据分析师这个岗位也越来越受到关注,越来越多的小伙伴也转行做数据分析,因为大家不仅看到的是未来数据分析的发展前景,而且数据分析师的薪资待遇也很不错!

岗位缺口大,就业薪资高,而且这个岗位对学历的要求不是特别高,对经验的要求也不算严格,从而数据分析师,在大数据时代,迎来了黄金就业期。

数据分析师,这是数据分析职业的起点。有些企业则会根据自身所处行业特点,赋予数据分析师一些更具体的岗位名称,例如业务分析师、运营分析师、数据库分析师和财务数据分析师等。除了所处的行业不同、业务不同,对于技术来说万变不离其宗,所有数据分析师的最主要职能都是针对业务或运营问题或需求,去获取、清洗、分析数据,并呈现数据分析结果,辅助企业做出判断或决策。

通过搜索BOSS直聘和领英,发现其上面有上有10万+个数据分析师职位空缺,其中绝大部分是互联网行业的需求。值得注意的是,虽然国内现有很多数据分析师员工,但其数量占比依旧很少,职位空缺却占到了市场的50%之多。大多数热门岗位都会在招聘JD中,给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。

可以看出,数据分析师将是职业发展的一个重要方向。

从销售、市场,到运营、产品经理、用户研究等,都试图从各种繁杂数据中看出点门道,获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。

数据分析师的工作方向是什么

1、成为数据技能超强的产品经理

产品经理的工作非常综合,既考验创意创新,也需要对用户行为和产品的逻辑进行深入的研究,经验丰富的数据分析师往往视野开阔,容易站在宏观层面去思考内在的联系。

优秀的数据分析师有好的产品感觉。以超强的数据分析能力作为背书,向产品经理发展,思维方式的优势,很容易让一个对数据敏感的产品经理脱颖而出。

2、成为数据指导业务的运营VP

数据分析师常常需要通过挖掘数据背后的信息,解答市场运作的问题,指导高层的业务决策,进行准确的数据挖掘或广告投放。事实上,这也是越来越多对大数据有需求的公司招聘数据分析师的原因。

心理学、经济学和统计学加持的数据分析师,拥有普通运营人无法拥有的利器,以此作为切入点做运营工作,具有后来居上的潜能。

3、成为管理或战略

事实上,除了公司高层,数据分析师是唯一站在高处俯视全局的人。一家互联网公司的各项工作,几乎都可以在数据上直观体现出来。

强大的分析和思辨能力,使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为,成为一个谋划者甚至决策者,是数据分析师可以上演的逆袭。

4、成为博学广识的数据科学家

随着商业的发展,越来越多的行业需要处理数据的老师,互联网+正渗透到广告、量化金融等各种各样的领域。数据分析师应保持开放的心态,多多学习视野之外的领域,成为既懂技术又懂业务知识的老师。

互联网行业的优势在于,与其他行业相比,这个领域的公司可以采集到全面的数据,并以此进行研究应用。数据分析师站在数据之巅,更加有机会时刻参与到业务中去。数据背后,每一个觉醒的分析师,都可能成长为互联网公司的核心。

数据分析师千万不要认为自己只是一个技术人员。比起数据库、统计、业务理解程序等硬性技能,严谨的工作态度、良好的沟通能力、迅速的学习能力以及随时随地的好奇心,这四项软实力,是数据分析师突破自己的决定性因素。

数据分析师不要只站在岸边看业务岗位的同事们游泳。半年都不懂业务的数据分析师是没有进入状态的。从技术人员到公司核心,数据分析师需要用开放的好奇心不断拓宽知识的疆界。