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數據分析師也有幫派!四大門派鼎足,入行千萬別走錯路

大數據 數據分析
我身邊很多想要入門數據分析或者要轉行的,往往對自己的職業規劃一無所知,十分迷茫,經常來問我該怎么辦?

 我身邊很多想要入門數據分析或者要轉行的,往往對自己的職業規劃一無所知,十分迷茫,經常來問我該怎么辦?

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今天,為了方便大家理解,我把數據分析比作武俠小說里的門派,讓大家能夠輕松地對數據分析行業有個認知,也能走好自己的職業發展之路。

那么,話不多說,且來看看數據分析里的四大門派!

丐幫——取數派

所謂人多勢眾,以力取勝

 

想必數據分析行業里最常見的就是做取數的了,尤其是當數據分析火了之后,因為入行門檻比較低,也就造成了像丐幫一樣的“三百六十行、魚龍混雜”,而且工作相對不累,導致大量人士涌入,但實際崗位其實沒那么多

但事實上,很多人都是被HR“騙”到公司來做取數機器的,很多公司名義上打著數據分析的額旗號,但實際招來的人就是做取數的

工作內容

取數派每天的工作內容也比較簡單、重復和機械,就是寫SQL取數,根據業務的需求做數據統計、簡單報表制作,總體上說價值感比較低,基本都是新人在做。

但是,取數派也并非一事無成。因為取數的能力是數據分析和后面一系列建模工作的基礎,能夠高效的完成取數,以及對于數據的底層架構的深入了解,也不是一件很容易的事情,這也就是“以力取勝”。

好好打好這個取數基礎,有利于后面更高效的做分析和建模的工作,同時這也是了解業務方關心的數據和問題的機會。

必備技能

  • Excel(如果會VBA就更好了)
  • SQL取數(核心技能)
  • 數據庫(需要熟悉,具體看你公司用的什么數據庫)

少林——數據工程派

所謂清心寡欲,唯我獨尊

 

數據工程師包含的崗位很多,跟常見的數據分析比較容易搞混的,是數據倉庫、數據中臺、數據模型等等,這些其實都屬于數據工程師的范疇,主要的工作也是根據具體的職責來看的,要有專門的人來做,很多人最后走專業技術線一般都會轉到數據工程師。

數據工程師更看重數據技術,比如統計學基礎、數據庫操作、編程基礎、機器學習基礎,同時你還需要對業務有一定程度的理解。

工作內容

少林分南、北少林,數據工程師也大體可以分為挖掘工程師、算法工程師等類別

比如說,數據挖掘工程師的主要工作是利用已有的算法模型,對業務數據進行清洗、建模,此方向薪資遠大于數據分析師,天花板也較高,不過升級有一定難度

另一種算法工程師更看重理論基礎,比如機器學習算法原理、相關數學原理等。算法工程師的主要工作一般是研究算法、為公司的相關業務需求優化算法

算法工程師薪資非常高,天花板也高,不過一是升級難度大,二是市場需求沒有數據挖掘等方向大,一般是大型大數據公司才會需要這個崗位,比如BAT

當然把這部分劃歸少林,其實還有另外一個原因,就是頭容易禿(開個玩笑)

必備技能

  • 數據庫
  • python
  • 數據挖掘算法
  • 機器學習算法
  • ......

明教——業務分析派

所謂亦正亦邪,左右逢源

 

一般入行2-3年基本可以達到業務分析師的水平,當然前提是你的業務知識足備了。《倚天屠龍記》里的明教可以說四分五裂,而業務分析師也分為兩大陣營:市場業務分析和運營分析。

工作內容

市場業務分析,比如說零售公司的某個業務出了問題,比如銷售,分析師的任務就是要搞清業務數據異常的原因,取數據、做調查、做分析、找業務等等,最終輸出分析報告給業務部門;

運營分析,就是我們俗稱的“表哥表姐”,每天都跟報表打交道,每天主要的任務就是從某個系統導出excel表,然后整理一個新的excel表。至于看得懂看不懂這個excel,完全看業務能力,跟技術操作沒啥關系。

當然了,公司肯定會有單獨的運營部門,他們的主要任務是拉新轉化和促活,或者是業務運營,其中也會涉及到數據分析的工作,但是跟數據分析師的運營崗位不是一個概念。

總體來說,業務分析師的任務就是發現問題-分析問題-得出結論,為業務人員的營銷策略提供數據支撐,其實相當于一個賦能崗位

所以,這個崗位比較看重你的思維能力和分析能力,需要你對數據有著敏銳的洞察力,同時也需要對業務有一定的知識儲備

必備技能

  • SQL
  • 統計學基礎
  • excel分析基礎
  • python/R語言
  • 思維方法與分析模型
  • ......

武當——商業分析派

所謂高瞻遠矚,莫敢不從

 

商業分析師和數據分析師則是最容易被混淆的,商業分析師是做什么的呢?

一般來說都是研究行業數據和競品數據,然后研究企業發展、為公司決策者提供戰略決策指導意見的,商業分析師的工作內容就是通過對市場、競對、企業的現狀分析判斷,提出未來的運營、產品方向建議,從而提升份額、提高營收。

工作內容

這個崗位不僅要熟悉業務,還要熟悉行業,還要懂得市場、甚至還要懂得金融管理,跟“百家之長”的武當張三豐十分相像,但是對技術的要求不是很高。

從崗位上說,大量緊缺。因為一般來說,數據分析入行5-8年后就能碰到天花板,這時候大多數人都會轉行做管理(產品經理)、或者去做技術(人工算法等),很少有人會去主動突破職業瓶頸,達到商業分析師的高度,主要原因也是在于商業分析師的門檻較高。

必備技能

  • sql
  • 商業分析模型與方法
  • 市場營銷與金融知識
  • SPSS等工具
  • .........

最后,無論是你是入行,還是想要轉行,都要謹慎又謹慎,起碼要對自己的職業發展有個3-5年的清晰規劃,才能下手準備入行,否則很容易入行就失業。

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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