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【见识】做CDA数据分析师也有三重境界
2015-01-14
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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。

　　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。”

　　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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