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数据运营待遇(数据岗位招聘信息解读,原来薪资最高的是这个岗位)
2024-02-06 09:50:12

数据岗位招聘信息解读,原来薪资最高的是这个岗位

数据运营待遇(数据岗位招聘信息解读,原来薪资最高的是这个岗位)

大数据作为云计算之后又一项颠覆性的技术革命,来势汹涌,甚至开启了一个全新的时代——大数据时代。无论学术界、商界还是政府,数据都成为成功决策的基础,广泛应用在各大商业领域。

2021年数据分析的重要性进一步加强,数据分析师持续增长,在行业有利的环境下得到国家政策的支持。数据分析企业、数据分析人才的不断增加驱动数据分析行业蓬勃发展。

据统计我国数据分析岗位需求规模达到300万,且未来5年都将以30%-40%的速度增长,需求总量将达到2000万人左右。

(图片来源于网络)

而之所以造成如此大缺口的主要原因,是因为我国大数据处于飞速发展的状态,然而高等教育专业滞后,目前大数据专业人才不足200万,需求1:10。这就导致了很多企业无法完成数字化转型,他们愿意花费更多的薪资去招揽数据分析人才。

数据中蕴藏着巨大的商业价值,从初创公司到大厂纷纷成立数据分析部门,为公司的运营、决策提供指导与帮助。到现在,数据分析已经成为未来必不可少的工作技能之一,一些看似与数据分析无关的岗位,企业在招聘时也要求具备数据分析能力,比如市场、财务、运营、人力等等。

数据分析给予了人们彻底颠覆“营销”的期盼,大部分人都希望能够成为数据分析师,承接大数据时代带来的好处。

无论是即将毕业的学子,还是征战职场多年的人士;无论你是迷途不知归路的追梦人,还是事业遭遇瓶颈的彷徨者。想要进入数据分析行业,那么你就得尽早做好自己的人生规划。

想要从事数据分析的却苦于无门,不知道自己学了数据分析后自己该找什么样的工作?今天东老师从两个维度引领大家深入思考一下:

  • 数据分析岗位的就业选择?
  • 不同的数据分析岗位需要掌握的技能?

随着各行各业都在进行数字化转型,数据方面的人才也成为各家企业招聘的重点对象,不同数据类型的岗位提供薪资待遇又是如何呢?哪个城市最需要数据方面的人才、未来的发展前景与钱途又是怎么样的?今天带着大家一起了解下。

从图中可以看到对数据方面人才需求最旺盛的仍然是北京,上海排在第二,与此同时,杭州在这方面的需求上面已经超过了广州,位列第四,同时在前十名当中成都、南京以及武汉与西安都纷纷上榜。

(图片来源:关于数据分析与可视化)

薪资方面,我们可以发现整体的市场中“数据产品经理”这个岗位的待遇相对更好一点的,其次便是“数据挖掘工程师”这个岗位,薪资一般比较容易达到20K-40K之间的区间

(图片来源:关于数据分析与可视化)

不同领域对数据人才需求也有所不同,从图中可以看到对数据分析人才需求最旺盛的几个行业分别是:互联网、金融、零售、咨询、电信等等领域。

(图片来源:关于数据分析与可视化)

从事数据分析岗位,选择不同的企业差别会很大,这也与钱有直接的关系。总体来说:

  • 一线互联网大厂 > 大型国企 > 普通互联网公司 > 其他传统行业。

如果你是刚刚毕业的大学生,在一线互联网大厂从事数据分析工作的话,薪资可以达到20k以上。但是一线互联网大厂的要求也是相对较高,一般需要本科以上学历,统计学、计算机相关的专业。国企大概在15k上下,而传统行业相对会低一些,往往在10k左右。

普通互联网公司和传统行业肯定没法与一线互联网大厂相比,但是如果是一些知名的传统行业也是很不错的选择,比如移动、联通、银行等等,在里面工作几年后,再去互联网公司,薪资待遇也会很不错。

数据分析的职业发展是一个不规则的线性成长,而且,职业寿命长。学会数据分析职场收益长久,越老越吃香,受其他外部业务影响相对较小,职位相对稳定。

每一个人在学习数据分析的时候可能都会陷入迷茫,数据分析有那么多的技能,我该学习那些呢?我需要全部学会吗?其实不需要的,不同的技能对应着不同的数据分析岗位,今天带着大家一起来看看!

业务数据分析师

岗位职责:

通过设计合理的指标体系诊断业务运营中存在的问题,提出合理化建议,撰写业务分析报告。

通过数据分析度量客户体验、诊断、完善产品设计。开发业务分析模型,帮助企业更好地进行决策。

使用工具:SQL、Excel、BI

岗位能力:

用户行为分析、商品定位策略分析、运营效果分析

多维透视分析、指标应用与设计、数据可视化

描述性统计、相关分析、常用的数据分布

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商业策略分析师

岗位职责:

负责客户运营、产品营销、渠道管理和风险管理等业务领域策略分析人员,从事业务策略分析及优化等工作。

通过梳理业务流程,结合用户画像,使用统计分析工具开展根因分析,诊断业务运营中存在的问,制定应对策略。通过统计分析模型,洞察客户需求,完善产品设计,同时不断改进模型,帮助企业更好地进行信息决策。

编程与数据管理能力:SQL、Python 数据模型与管理

岗位能力:

产品运营分析报告、风险管理分析报告、问题根因分析报告

用户标签设计与制作、用户画像原理、统计模型搭建、业务策略分析及优化

统计分析基础、回归模型、数据降维、时序分析

数据挖掘分析师

岗位职责:熟悉各类数据挖掘算法。可以进行深层次的客户识别、画像,以满足营销和风险控制方面的需要。

使用工具:SQL、Excel、BI

岗位能力:

知识图谱、客户画像、风控建模、精准营销建模、操作与事件识别

数据接入、特征构建(数据降维与数据升维)、自然语言处理、大数据平台

分类模型、聚类模型;回归模型、推荐系统;复杂网络、集成算法

以上就是我们今天介绍的三个不同岗位数据分析师的岗位职责,业务类的数据分析师相对比较简单,只需要掌握一些统计方法和分析工具;而商业策略分析师和数据挖掘分析师相对较难,需要我们有统计学和编程基础。大家可以根据自己的情况来选择适合自己的岗位。

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    1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
    2)求推荐算命看相大师;
    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
    4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;


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    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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