京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
有些网友想进入到数据分析行业,但对如何规划自己的职业之路比较迷茫。这里我谈谈自己的一些浅显理解,与大家切磋。 这个话题可以分解为三个具体的问题:
1、数据分析有哪些发展方向?
2、数据分析的晋升空间有多大?
3、如何规划数据分析的职业之路?
数据分析职业发展之政府机关
在政府机关的工作主要有两类,一类是计委、经委、统计局等一些经济综合管理部门所设有的调研处、研究室和情报所。统计部门还分别成立了城市调查队与农村调查队,经常开展社会和市场调研工作,为政府的决策提供支持。第二类是商业、粮食、物资、银行等经济主管业务部门会设有信息中心或调研室,从本系统、本部门的业务出发进行专业性调研,提供支持本部门的市场信息。
数据分析职业发展之企业
很多企业有专门的数据分析岗,比如我以前在新浪房产频道做客户分析师;再比如,我有朋友在普天做战略分析师。此外,像宝洁、联想、惠普等很多企业都会有专门的数据分析岗。
那么企业中数据分析岗的职位名称具体有哪些?数据分析岗的需求在不同城市和行业间是如何分布的呢?
1、数据职位名称
有很多啦,按分析层级分,有调查员、分析助理、分析专员、项目经理、研究主管、研究经理、研究总监等;按分析内容分,有投资分析、战略分析、媒介分析、信用分析、网站流量分析、财务分析、客户分析等。
那么,不同城市和行业对数据分析的需求量有多大呢?以智联招聘为例,我在5月初,在智联招聘上输入“分析”这个关键词,得到了不同城市和行业对数据分析岗需求量的不完全统计。
2、不同行业对数据分析岗的需求
以广州为例,岗位需求前两位的行业分别是计算机软硬件IT行业及电子商务、网络游戏。尤其是电子商务,由于利用互联网,能够比传统零售业具有更好的数据收集和管理能力,能积累海量的数据,因此更看重从海量数据中挖掘用户偏好和市场机会,所以我们可以看到百度有百度商桥、阿里巴巴有淘宝数据魔方、而亚马逊、京东、当当、卓越网都会大量招聘数据分析师。
为什么我在统计数据分析岗的需求量时,在智联招聘上输入的关键词是“分析”,而不是“数据分析”呢?因为像战略分析、投资分析等岗位虽然没含有“数据”字样,但仍是数据分析岗。这样会产生另一问题,没有包含“分析”字样的数据分析岗就没有包括在我的统计之中了(比如研究总监、调查员等)。所以,以上的统计只是粗略的,实际上的需求量要比这个统计结果大得多。
在企业做数据分析师,你的价值能不能体现,一方面取决于你自己的专业能力,另一方面还要看领导重不重视。有一个网友曾经跟我抱怨说,他在某一个企业做数据分析,他的领导总是让他创新,但是,第一,他拿不到数,他们企业各部门之间的条块分割非常严重,其他部门不愿意给他提供数据支持。第二,领导不给他配人,他们部门就他一个,光做基础数据的整理就经常要加班,根本没有经历再去做深入的研究。为此,他特别苦恼。我给他的建议是,向领导争取权利和资源(获得其他部门数据的权利;壮大数据分析队伍的资源)。如果领导不给,就跳槽。
因此,要去企业做数据分析,需谨慎选择,比如面试时注意面试官问你的问题是否专业、企业承诺给你的发展空间有多大、基础数据搭建的水平如何、向企业里的熟人或师哥师姐询问、或者实在找不到可询问的人,可以到微薄或论坛上提问等等。
数据分析职业发展之研究机构
第三种方向是去专门的研究机构,比如市场研究公司、咨询公司、证券公司、投资公司、广告公司、研究院等等。
由于这些研究机构是专门以数据分析为业务的,会很重视员工的专业素养的提高,往往能给你提供参与项目和参加培训的机会。通过项目和培训,会高强度地强化你的能力,让你在2、3年的时间里就掌握数据分析的基本流程、方法模型和工具操作。
我国的市场研究公司突破1500家,可分为国内的调研公司和国际的调研公司,国内的调研公司像新华信、零点、新生代、CTR、华南国际、艾瑞、易观等等,国际的调研公司像埃森哲、尼尔森、益普索、盖洛普、麦肯锡、GFK、 TNS等等。
在市场研究公司工作了3年左右可能会遇到一些瓶颈。因为,大多数市场研究公司是看数说话,只会数据分析的模型和工具,对客户的业务究竟是如何运营的并不清楚。所以,做了一段时间之后,会有套模板的感觉,所提的建议也是隔靴搔痒。
因此,很多在研究机构工作了3年左右的人会跳槽到甲方,这样有数据、方法、工具和企业的业务相结合,数据分析对企业决策的价值就会发挥得更为充分了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20