数据分析领域的薪酬待遇差别及职能层级分类

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     数据分析领域的薪酬待遇差别及职能层级分类

从事数据分析领域的工作，不要以为进入了就可以无忧了。要知道，数据分析领域的薪酬待遇和职能薪酬待遇可是大有不同啊，除非你不想往上爬，不过这世上有谁会拒绝更好的生活呢？所以啊，你是选择永远带着数据分析助理或初级数据分析师领域，还是向上走，走到高级数据分析师、资深数据分析师，甚至是数据科学家、数据分析专家的级别，这一切都看你自己的造化。所以今天我们就来好好了解一下数据分析领域的薪酬待遇差别及职能层级分类，也许看了以后，你的斗志会更加昂扬！！

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你是选择永远带着数据分析助理或初级数据分析师领域，还是向上走，走到高级数据分析师、资深数据分析师，甚至是数据科学家、数据分析专家的级别，这一切都看你自己的造化。但是谁不想从年薪10万美元升到15万美元呢？所以付出终有回报地。。。

好的数据分析师的收入是非常高，差不多平均水平在25k左右，但是处境不好的数据分析人员只能拿到跟内勤同等收入的水平。传统行业的数据分析师差不多只能拿到8-10K水平，这些大多数是处在数据处理、整理数据为统一口径的数据农民工，一般只接触的工具只有EXECEL，这类岗位三大招聘网站上有很多的传统行业里都有招这些数据分析专员，你可以对应看一下；第二阶段是刚刚进入互联网数据分析师行业的初中级数据分析师，待遇范围一般在5-8K，一般承担是从数据库里取到数据进行初级数据分析并形成报告，一般接触到的工具有SPSS、SQL等

数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。

"美国国家劳工统计局的数据显示，“数据分析师”是美国成长第二快的职业。劳工统计局的最新就业率报告预计该职业在2018年将有80万从业人员(增长53.4%)。
根据美国商务部发布的一项调研显示，在2013年，“数据分析”业在私营企业中所获得的平均时薪为40.3美元，比其它行业的平均时薪23.96美元要高出许多。

数据价值是由业务目标所决定的，当你的数据分析团队，知道什么因素影响你的业务成功？什么会提高收入和节约成本？那么你就能从小的数据中获取价值，只有当一个企业在小数据中获得有价值的信息后，我们才能去处理好大数据并且从中获取更高的价值。

不要为了大数据而作大数据，初以为略有道理，现在发现，仍有很多人埋在这个坑里，为了大数据而做大数据，不仅是现在一些创业者和投资者的误区，甚至很有可能在未来的一小股泡沫中，越吹越大，这股泡沫什么时候来谁也不知，或许半年，或许两年。

我们正处在一个数据呈爆发式增长的时代，移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度快速增长。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据更全面地了解世界提供了可能。

互联网金融企业通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的Zest Finance。其通过分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，并得出超过数万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。

大数据最神奇的地方在于对金融产品的革新。目前国内最有发言权非阿里莫属。据说只要是阿里体系的商家，轻轻一个键，几秒钟之后，阿里的后台就可以通过商家过去几年的经营流水，对商家做出风险定价，计算出额度，并给予贷款。金融的本质就是做风险定价，大数据这本秘笈最关键之处在于能用于金融产品的设计和创新。