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[行业动态] 【见识】做CDA数据分析师也有三重境界 [推广有奖]

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广妙文化@经管 在职认证  发表于 2015-1-14 10:42:05 |AI写论文

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      年初,“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现,枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。


  将大数据当作金矿的话,那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人,他们在人才市场上也是独领风骚哦!普通数据专员月薪3000元以上,北京CDA数据分析师起薪8000以上,高级数据专员年薪可达40万元到80万元

  而最重要的是,通过数据参与企业管理和市场营销,数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。

  数据分析员究竟工作内容是什么?他们如何工作?进入这行要具备哪些职业素养?本期行当版为你一一解答。

CDA高级数据分析师不好找

  在今年政府工作报告关于产业结构调整的论述中,大数据首次出现,与新一代移动通信、集成电路、先进制造、新能源、新材料等一起,成为要引领未来产业发展的新兴产业。

  记者在百度中搜索“数据分析师”发现,杭州地区的数据分析师需求来自电子商务、金融服务、互联网、物流等企业。其中,电子商务企业的需求占了大多数。

  比如,杭州一用文化创意有限公司的招聘,薪水是5500元到8000元,要求有大专以上学历,2年以上工作经验。其工作相对初级,是搜集整理业务数据,分析公司用户行为,进行数据分析和挖掘,为公司的市场、营销、产品等方面提供决策支持。杭州多特网络科技有限公司目标很明确,要招聘“淘宝数据分析师”,负责分析店铺各类数据(淘客、直通车等),并针对各类问题提出解决方案和营销方案。其工资也在4500元到7000元之间。

  而CDA高级数据分析师就高大上了——有家金融公司开出20万到60万的薪水招聘。不过,其招聘条件也相对较高,要有3年以上数据分析领域相关工作经验,“硕士及以上学历优先”;还要精通SQL、EXCEL及其他数据分析的日常工具,有独立承担复杂数据分析项目的经历。

  “不过,要找一个合适的数据分析师并不容易。”杭州世导科技有限公司的运营副总监林先生说,“这个岗位是需要一定经验的,既要掌握数据分析工具,又要有文笔功力,对公司业务也要深入理解。这样的人才,杭州比较少,而且优秀的都会去大企业。”

CDA数据分析师有三重境界

  “一专多能,能力要求全面。”林先生觉得,世导科技需要这样的数据分析师。

  “数据分析师的工作就像一条生产线。在大公司会有所专精,有人负责平台数据整理,有人负责营销数据分析。但我们的一个数据分析师,要负责数据监控分析、内部经营分析、营销分析三大块内容。”

  据悉,每周世导科技的数据分析师要固定提交十几份报告。若运营部门、公司领导有临时的数据需求,他还要从不同的部门、不同的客户处挖掘数据、整理报告,工作强度很大。

  数据分析师都是从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的人。无论在哪个行业中,其工作性质都是一致的。

  林先生认为,数据分析师有三种境界:

  初级境界,主要做数据的搜集和整理。新手往往会将数据一堆就交给领导,需要再经过一番分析才能呈现出价值。

  中级境界,除了要让数据说话,还能在数据整理的过程中,发现问题。比如,淘宝商家的热销品销售量下降,公司运营的项目某个时期进展不大,他就要用数据分析“问题出在哪里”。

  达到高级境界,数据分析师就能掌握用户规律,预见未来。他们的报告会找出问题,还会指出解决方向——比如,建议公司几个部门开展调查、进行改进。

  所以,一个好的数据分析师对公司的影响非常广泛,涉及企业管理、市场营销、运营等。据了解,杭州世导科技有限公司就有开辟手机端数据服务业务的计划。“我们现在做的掌上管理软件,有很丰富的手机端数据。所以,除了给企业提供管理软件,我们也能提供管理数据分析。如果有适合的高端数据分析师做领导者,这样的业务就能很快开展起来。在IT企业,优秀的数据分析师很有希望成为公司的高层。”林先生说。

入行最要耐住寂寞

  未来前景好,薪水又高,应届生、非相关专业者,如果想转行数据分析师是否可能?

  某互联网公司的招聘经理许先生表示,统计、会计、金融、数学、计算机等专业的同学应聘数据分析师有优势,但其他专业若对这个职业感兴趣,通过日常学习,掌握一些统计必备技能,亦可以从事此类工作。

  但林先生却认为,要转行成CDA数据分析师并不容易。“数据分析师还是个新兴岗位,在行业内并没有多少有经验的从业者。所以,新人都要从零开始自学,最好选择一个系统的培训课程学习。国内很快就会有权威规范的机构出相关课程。”

  他建议:“就像在博彩行业,精算师很吃香。但他们都要乐于和枯燥数字打交道。和数据打交道也一样枯燥。数据分析师不像外面想的风光,工作强度大、内容枯燥。所以,你要真正喜欢这个岗位的工作再入行,要耐住寂寞。而且,数据分析师也要不断地学习、充电。每次数据分析都有属于自己的行业、不同的客户需求。因此,缺少的知识和能力短板都要迅速补上,包括财务知识、市场调研技巧、数据处理、各种数据模型的应用等。”林先生说。




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