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數據分析師職業規劃分享

數據分析師職業規劃分享

數據分析師職業規劃:數據分析師是企業的賢內助,可幫企業識別市場機會、控制決策風險,保證企業利益的最大化。因此,數據分析工作越來越受到各界的青睞。被《hr管理世界》評為七大賺錢行業之一,也被視為我國21世紀的黃金職業。

數據分析師職業規劃分享

在這樣的背景下,有些網友想進入到數據分析行業,但對如何規劃自己的職業之路比較迷茫。這裏我談談自己的一些淺顯理解,與大家切磋。

這個話題可以分解為三個具體的問題:

1、數據分析有哪些發展方向?

2、數據分析的晉升空間有多大?

3、如何規劃數據分析的職業之路?

概括起來,數據分析師的發展方向主要有三個。政府機關、企業和研究機構。

一、方向a:政府機關

主要有兩類,一類是計委、經委、統計局等一些經濟綜合管理部門所設有的調研處、研究室和情報所。統計部門還分別成立了城市調查隊與農村調查隊,經常開展社會和市場調研工作,為政府的決策提供支持。第二類是商業、糧食、物資、銀行等經濟主管業務部門會設有信息中心或調研室,從本系統、本部門的業務出發進行專業性調研,提供支持本部門的市場信息。

二、方向b:企業

很多企業有專門的數據分析崗,比如我以前在新浪房產頻道做客户分析師;再比如,我有朋友在普天做戰略分析師。此外,像寶潔、聯想、惠普等很多企業都會有專門的數據分析崗。

那麼企業中數據分析崗的職位名稱具體有哪些?數據分析崗的需求在不同城市和行業間是如何分佈的呢?

1、數據職位名稱

有很多啦,按分析層級分,有調查員、分析助理、分析專員、項目經理、研究主管、研究經理、研究總監等;按分析內容分,有投資分析、戰略分析、媒介分析、信用分析、網站流量分析、財務分析、客户分析等。

那麼,不同城市和行業對數據分析的需求量有多大呢?以智聯招聘為例,我在5月初,在智聯招聘上輸入“分析”這個關鍵詞,得到了不同城市和行業對數據分析崗需求量的不完全統計。

2、不同城市對數據分析崗的需求

數據分析需求前三位的城市依次是:北京、上海和廣州。

3、不同行業對數據分析崗的需求

以廣州為例,從下表可知,需求前兩位的行業分別是計算機軟硬件it行業及電子商務、網絡遊戲。

尤其是電子商務,由於利用互聯網,能夠比傳統零售業具有更好的數據收集和管理能力,能積累海量的數據,因此更看重從海量數據中挖掘用户偏好和市場機會,所以我們可以看到百度有百度商橋、阿里巴巴有淘寶數據魔方、而亞馬遜、京東、噹噹、卓越網都會大量招聘數據分析師。

為什麼我在統計數據分析崗的需求量時,在智聯招聘上輸入的關鍵詞是“分析”,而不是“數據分析”呢?因為像戰略分析、投資分析等崗位雖然沒含有“數據”字樣,但仍是數據分析崗。這樣會產生另一問題,沒有包含“分析”字樣的數據分析崗就沒有包括在我的統計之中了(比如研究總監、調查員等)。所以,以上的統計只是粗略的,實際上的需求量要比這個統計結果大得多。

在企業做數據分析師,你的價值能不能體現,一方面取決於你自己的專業能力,另一方面還要看領導重不重視。有一個網友曾經跟我抱怨説,他在某一個企業做數據分析,他的領導總是讓他創新,但是,第一,他拿不到數,他們企業各部門之間的條塊分割非常嚴重,其他部門不願意給他提供數據支持。第二,領導不給他配人,他們部門就他一個,光做基礎數據的整理就經常要加班,根本沒有經歷再去做深入的研究。為此,他特別苦惱。我給他的建議是,向領導爭取權利和資源(獲得其他部門數據的權利;壯大數據分析隊伍的資源)。如果領導不給,就跳槽。

因此,要去企業做數據分析,需謹慎選擇,比如面試時注意面試官問你的問題是否專業、企業承諾給你的發展空間有多大、基礎數據搭建的水平如何、向企業裏的熟人或師哥師姐詢問、或者實在找不到可詢問的人,可以到微薄或論壇上提問等等(有條微薄説:現實中人們用真名字説假話;而在微薄上人們用假名字説真話。)

三、方向c:研究機構

第二種方向是去專門的研究機構,比如市場研究公司、諮詢公司、證券公司、投資公司、廣告公司、研究院等等。

由於這些研究機構是專門以數據分析為業務的,會很重視員工的專業素養的提高,往往能給你提供參與項目和參加培訓的機會。通過項目和培訓,會高強度地強化你的能力,讓你在2、3年的時間裏就掌握數據分析的基本流程、方法模型和工具操作。

我在市場研究公司工作了3年,詳細説下市場研究公司的情況吧。

我國的市場研究公司突破1500家,可分為國內的調研公司和國際的調研公司,國內的調研公司像新華信、零點、新生代、ctr、華南國際、艾瑞、易觀等等,國際的調研公司像埃森哲、尼爾森、益普索、蓋洛普、麥肯錫、gfk、 tns等等。

給大家兩個重要的網站,大家可以自己做更詳細的瞭解。

一個是中國市場協會,進入後,點擊“會員專區”就可以看到一些市場研究公司的介紹和他們的網址,這裏的公司一般規模比較大,以研究為主,一般要求研究生學歷,在北京的平均月工資應該在4、5千左右,如果有經驗、能力好,會更高些。其他地區會有所差異,做個參考吧。

第二個是3see網,進入後點擊“調研公司”可以看到一些公司名錄。但是,我個人感覺這裏面所收錄的公司大都是執行公司,以市場調查為主,例如聯合威道、濟南城遠等,我們之前有過合作。這些公司主要招聘訪員,工資可能偏低一些。

在市場研究公司工作了3年左右可能會遇到一些瓶頸。因為,大多數市場研究公司是看數説話,只會數據分析的模型和工具,對客户的業務究竟是如何運營的並不清楚。所以,做了一段時間之後,會有套模板的感覺,所提的建議也是隔靴搔癢。

因此,很多在研究機構工作了3年左右的人會跳槽到甲方,這樣有數據、方法、工具和企業的業務相結合,數據分析對企業決策的價值就會發揮得更為充分了。

第二個問題:數據分析的晉升空間。

晉升空間的問題可以從職位晉升、薪酬晉升和發展路徑三個方面來理解。

一、職位晉升

職位晉升取決於你的能力達到了哪個層級。一般而言,數據分析師有三個層級:助理數據分析師、數據分析師、高級數據分析師。

如何來評價你處在哪個層級呢?主要看三個方面:業務分析能力、執行管理能力和業內影響力(參考@數據化分析的《數據分析師的層級》)。

1、業務分析能力

按照業務分析的流程,業務分析能力可細化為5項具體的考核指標。

三個層級的數據分析師在這5項細化指標的具體區別見下圖。

上面兩張圖是三個層級在業務分析能力細化指標上的具體表現,那麼,如何綜合考量它們在業務分析能力上的綜合表現呢?可以用層次分析法。

層次分析法的具體操作步驟見後文,這裏只給出分析結果。即三個層級的排序向量為:

2、執行管理能力和業內影響力

綜合以上三方面指標,數據分析師的職位晉升路徑如下圖:

二、薪酬晉升

不同的職位,對應着不同薪酬體系。一般來説,在北京,數據分析助理,月薪在XX-4000元左右;數據分析師,月薪在4000-8000元左右;高級數據分析師,月薪在8000元以上。

備註:由於我沒有收集到數據分析師薪酬方面的權威統計數據,只能根據自己的從業經歷估計出的一個大概的平均水平,比較主觀。因為薪酬情況還要看地域差異,看行業發展,看企業實力,所以估計結果不適合普及,只能作為參考。特此聲明。

三、發展路徑

前面的三個層級更多體現的是能力的提升,是很多數據分析師的必經之路。而到達了高級數據分析師之後,接下來該如何走,則往往有很多選擇。看看身邊的同事和微薄上的牛人所走的路,我把數據分析師的發展路徑歸為四種(如有不全歡迎補充),你要選擇哪條,需要結合自身的興趣愛好和資源實力。

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