京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
想了解2021年新数据自由职业者的数据分析咨询率吗?作为一名数据分析自由职业者,你准备好提高你的费率了吗?你来对地方了。
继续阅读,学习我的最佳策略,以帮助你作为一个数据分析自由职业者或顾问的2倍你的速度。
事实是--如果你正在阅读这篇文章,并且已经以自由职业者的身份进行某种数据分析工作,你很可能收费不够。
在我指导数据专业人员建立6位数的数据业务的工作中,我的许多客户来找我收费远低于他们应该收费的水平。虽然许多人最终获得了6位数的合同(10%的导师服务客户在与我签约的前7个月就有了!),但他们通常是从苦苦挣扎的自由职业者开始的。
所以,你可以说我对帮助数据自由职业者在他们的业务中取得一些严重的提升略知一二!
让我们进入我的最佳建议如何大幅提高您的利率,尽快在明天。
当我在这篇文章中谈到数据分析咨询时,我指的是销售数据分析服务--这很容易被营销为以下内容:
关于数据分析服务提供的更详尽的列表,请在这里查看DwellTec如何分解他们的数据分析服务类型。
但老实说,我与您分享的方法也适用于其他类型的数据服务。因此,无论您提供A/B测试、数据挖掘、数据工程、数据科学还是机器学习,您都可以将这些定价策略应用于您的数据业务,并看到令人难以置信的结果。
这个问题的答案很简单。
大多数数据自由职业者的收费都不够。
让我们看看这些数字--无论是西方还是非西方自由职业者。
从我们对各种数据自由职业者UpWork简介的调查中,我们发现有经验的美国自由职业者正在以每小时28美元到250美元的速度出售他们的数据专业知识。
但平均费率只有97.50美元--这意味着美国大多数有经验的数据分析自由职业者每小时收费不到100美元。
现在,让我们谈谈非西方自由职业者。根据我们2021年的Upwork研究,经验丰富的印度自由职业者正在以每小时5美元至199美元的速度出售他们的数据专业知识。
但平均价格为37.50美元--这意味着印度大多数有经验的数据分析自由职业者每小时的收费不到40美元。
这里有两个大错误。
因此,如果这些利率被低估了,数据分析自由职业者应该瞄准什么样的范围?
让我们看看作为一个数据自由职业者,你实际上需要收取多少钱来经营一个有利可图的业务。
最简单的经验法则是,你需要收取员工实得工资的两倍。
这有两个很大的原因。
让我们探索2021年新数据自由职业者的数据分析咨询率!我要讨论的第一类自由职业者是西方经济体的新数据自由职业者。
作为一个新的数据自由职业者,您很可能已经参加了一些数据实现课程,您已经建立了一些投资组合,但仍然没有建立起来。你还没有完全建立起你的在线可信度,你也没有那些外部基准来验证你可以交付结果。
如果您属于此类,您希望至少收取$150/小时。
如果你是一个生活在非西方经济体的新的数据自由职业者,比如你在印度或菲律宾,你会希望至少100美元/小时。
现在,让我们假设你有一个kickass投资组合,胡言乱语的证明,你所在领域的学位,以及一些外部实体来验证你可以得到你承诺的结果。在这种情况下,您需要收取300美元/小时的最低费用。
如果你在一个非西方经济体,这对你来说可能有点棘手,但我仍然会努力争取300美元/小时。为了控制这些溢价率,你需要确保你的品牌是符合鼻烟和满足西方客户的期望。你也想花时间展示证明和评论,证明你有能力为你的客户获得令人难以置信的结果。
为了建立一个成功的自由职业者数据业务,您必须(我重复一遍,必须!)遵循这两条黄金法则:
你很可能在过去被教导用你的小时费率给客户报价。是时候完全忘记那个建议了。
相反,您将提出一个包价格。这是对某些交付成果或实现某些项目里程碑的固定费用。
既然我们已经探索了2021年新数据自由职业者的数据分析咨询费率,让我们讨论如何打包您的服务。为了创建完美的软件包,您需要遵循以下步骤。
当然,你会想弄清楚你交付包裹需要多长时间。这就是你如何确保你至少赚300美元/小时的方法。
现在,你可能会想,“这听起来很棒,但是我在哪里可以找到客户来购买这个包呢?”
问得好!
至于在哪里卖你的包裹,我会劝阻你去像Upwork这样的地方。通常,像这样的自由职业者市场变成了一场“向底部竞争”,这使得自由职业者很难收取高价。
当然,你会想在你的网站上发布你的包裹,然后尝试通过社交媒体来推动流量到你的网站。你甚至可以在你的社交媒体渠道上制作一个关于如何与你合作的专题帖子或亮点,并链接到你的网站以了解更多信息。关于如何让高薪客户进入您的数据业务的更多策略,请务必查看这篇文章。
我希望这篇文章为你提供了一些关于2021年新的数据自由职业者以及有经验的人的数据分析咨询率的更清晰的信息!请记住:通过从每小时的定价结构转换到高级数据服务包,您将能够迅速扩大您的业务规模,并在本周内将您的费率翻倍!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16