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  • 「iDATA小灶13」数据分析师的职业生涯规划建议!

  • 发布时间:2019-09-10 03:33
  • 4.09K
  •   iDATA数据分析学习社区是一个,专注于数据分析职场的内容社群,里面聚集了数据分析爱好者,每日都会有数据分析相关互动话题、问答环节以及每日热点资讯分享,职场老师在线分享,本篇文章的全部内容均来自iDATA数据分析学习社区的小伙伴们的分享,同样也期待你的加入,和我们共同学习成长吧!

      各行各业入门和职业规划都应该从两个角度考虑:领域和路线,数据分析也是一样,领域是不少新人常忽略的要素,其实数据分析不会脱离业务存在。你进入哪个行业,很大程度会决定你初期的技能树和技能点。

      就比如:金融领域的风控模型、营销领域的生命周期、广告领域的点击率预估等,这些都各有各的特色。如果你呢,是一名应届毕业生,那就去多了解自己感兴趣的领域,最好是和专业相关,然后从中积累相关的经验,为我们之后的面试做准备!

      要求熟练使用Excel即可,常说的“表哥”就是这个职位。主要是给没有数据部门的产品经理打个下手。针对产品经理提出的需求来做分析。然后用PPT写一些分析报告即可。

      比如说,之前社群会员面试的一家互联网教育机构,他们的要求就是用Excel整理学生买课的信息,看看哪一门课程最受大家喜欢之类的。

      但是这里要提醒大家一点,毕竟现在数据分析师的市场需求量这么大,所以这类岗位也多数都是鱼龙混杂,虽然叫数据分析师,但是每天只需要和Excel打交道,完成leader布置的表格整理工作就行,混个几年,成为一位数据分析主管,也是给下面的新人继续布置Excel任务。

      这类数据分析师一般是IT部门的数据分析师。不仅要会技术还要懂业务,通过发现问题,分析问题,得出结论,为公司的决策做支持。主要干的工作是数据提取、报表开发、撰写分析报告。

      IT部门的数据分析师基本是涵盖了业务部门数据分析师的技能,还要会编程,就这么简单。薪资水平也是两个级别。

      不要看它简单,例如你通过分析,发现某个地区的活跃下跌了,不要急着把它作为分析的结论,这是不合格的数据分析。某地区的活跃下跌,只是现象,不是原因,把它作为结论提交,肯定会被骂的!!!

      那我们要解决的问题是什么?为什么这个地区的活跃下跌了。是该地渠道,是该地竞争对手,是该地市场环境?这些问题都是细化深入的范畴,并且,它们要能以数据解释,千万不是“我认为”!!!

      数据分析思维和业务的理解,是数据分析师生存的技能!统计概率,Excel、Python、SQL或者是R是必备吃饭的饭碗!

      业务方向的数据分析师是个基础岗位,如果专精于业务,未来的发现方向就更适合管理端从业务型发展上来的好处是接地气,具备商业洞察力(天天搞报表,怎么可能不熟),这点是直接做数据挖掘,或者程序员转岗,所不具备的。

      数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧,除了掌握算法,同样需要编程能力去实现,不论R、Python、Scala/Java,至少掌握一种。模型的实施,往往也要求Hadoop/Spark的工程实践经验,精通SQL/Hive是必须的。数据挖掘的范围则大得多,即可以通过机器学习,而能借助其他算法。比如协同过滤、关联规则、PageRank等,它们是数据挖掘的经典算法,但不属于机器学习,所以在机器学习的书籍上,你是看不到的。

      单看环节,数据挖掘对分析能力没有业务型那么高。这不代表业务不重要,尤其在特征选取方面,对业务的理解很大程度会影响特征怎么选取,进而影响模型质量。

      金融行业的信用模型和风控模型/反欺诈模型、广告模型的点击预估模型、电商行业的推荐系统和用户画像系统。因为要求比较高,所以数据挖掘的平均薪资会高于数据分析师。

      我们了解完了这三个不同的岗位,那我们应该如何选择适合自己的岗位呢?首先弄清楚自己的基础是怎么样的,自己更适合哪个岗位。很多人一上来没有任何基础,就开始啃机器学习这是不对的。因为你没有统计概率,数学基础,里面很多专业术语根本无法理解。要搞清楚各个职位的区别,以及了解自己的基础,知己知彼,就对学习和转行有方向和信心啦~!

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