一个优秀数据分析师的准则
有很多的大学生或求职者都在问,现在好的数据分析师都在哪些行业、什么岗位,还有哪些专业是适合数据分析师专业的?
从不完全统计,现在数据分析师主要分布在互联网公司(包括电商、O2O、游戏、互联网金融行业)占70%,传统零售行业(多品类+大数据快消)占8%,咨询公司(数据挖掘类+市场研究类)占14%,金融行业(包括银行、证券)+电信+其它占8%;
从地域分布来看北京(40%)、上海(20%)、广深(20%)、杭州(10%);从教育背景来看包括数学、统计学、心理学、社会学、人口学、营销学;数据分析师人员流动情况,
1、咨询公司-->甲方(传统 or互联网公司),逆向几乎没有;
2、传统行业-->互联网公司-->互联网公司--->传统行业--->更大平台+核心业务+大数据量---->去中小平台做数据负责人;
3、毕业--->大型平台做技术--->二、三线公司做数据管理---->有一部回流到大型平台,更多是二三线公司更高的管理岗位;
4、毕业--->二、三线公司做技术专家方向---->二、三线公司分析骨干、管理岗--->大型公司专家岗+更小职级管理岗;
现在数据分析师的市场需要量是很大的,包括二三线互联网公司成为主流,大型平台型公司数据分析师更是成为与财务重要性等同的团队。
但是这个职业刚刚兴起,很多HR与企业都在一种摸索的状态,大家都知道现在互联网公司到C轮以上都需要分析团队来对于线上的数据需要进行整合、分析进一步希望能满足对于市场活动决策能力。
更大的范围现在都需要数据分析师对于经营决策提供依据及对于专题市场营销希望能更进一步提供全过程数据化运营与管理能力,但是数据分析工作性质及也是刚新起的工种,市场上还是对于人才缺乏判别能力,现在我说说好的数据分析师是怎么样?
格局是决定一个数据分析师的能力标准,一个好的数据分析师应该从行业的层面来分析公司现在所处的位置以及整个行业的分析,而且通过内外的数据得出富有逻辑性的结论,然后从这些结论中提供公司战略层面思考的策略,当然我也明白现在我们很多的分析师朋友都在沉浸在业务或者项目分析中,但是我认为格局观是决定一个数据分析师的能力标准。
那么怎么能用一句来总结数据分析师是什么呢?
基于内部与外部的数据结合通过严密的完整商业思考及严密逻辑推理,得出针对业务好坏的结论,并得出业务改进的策略。
什么内部与外部的数据的结合,我们即要看内部的数据还要结合行业的数据,而商业思考是做数据分析师通用的技能,那么结论是基本产出物,策略是分析师高级产出物。
数据分析师需要三类素质,第一类是基本素质,第二类是通用技能,第三类是专业技能。
基本素质包括:1、聪明与好奇心;2、愿意学习并愿意能沉下心来付出;3、耐心与专注。
通用技能是核心思考能与展现自己的能力,第一点,结构化的思考能力与逻辑推理能力即智商不能差,如果是这样你看到的越多就做的越好,怎么来判断呢?第二点,良好商业感觉与商业判断能力;第三点,要有宏观思考能力,你要看到的格局要到;第四点,要有良好沟通能力。
专业能力从专业上要有基本统计学知识,从能力上要包括扎实数据分析能力与数据处理能力包括SAS\R\SPSS及tableau、FineBI等可视化表达的能力。那么高级数据分析师,我们应该更看中基本素质与通用能力,如果专业操作类分析师那么我们需要基本素质与专业技能。
一个专业的数据分析师,发展到之后会知道往什么方向分析,能敏锐的观察出某个数据问题背后的原因,当然这是经验之谈。更多的时候我们需要借助SPSS、R等工具做挖掘分析,通过FineBI做实际应用过程中的业务分析。工具是次要的也是重要的,最终需要将挖掘到的信息规律转化到业务指导上来,制定正确的决策,才是硬功夫。
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