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想要轉行數據分析領域,看完這篇再做決定

最近收到很多人想要轉行資料分析發來的問題:資料分析崗位真的稀缺嗎???

其實從2003年正式設立【數據分析師】的職業認定開始,資料分析崗位就逐漸火熱起來,頻繁見諸各大企業的招聘需求中,很多人覺得資料分析師這麼緊俏、稀缺,擠破腦袋也要擠進這個行業,甚至不惜零基礎轉行,然而事實卻並非如此。

以我自身為例子,十年前我從電子商務入行資料分析,基本上見證了整個資料分析行業的發展,對此我的結論是:資料分析人才是真的稀缺,注意是人才稀缺,而不是崗位稀缺。

前段時間,有個朋友有個說法我倒是認可的,別老提資料分析職位多麼緊缺,其實企業根本不需要那麼多資料分析師。從下面這些招聘啟事裡就可以看出來,資料分析慢慢變成了一種通用能力,產品運營和專案管理都需要,真正的資料分析師崗位其實是很少的。

為什麼說資料分析人才稀缺?

對於大型的電子商務、零售、服務商公司而言,會對資料分析師產生需求,而對於中小電商企業來講,大部分的基礎資料統計和分析工作室由運營兼顧的。

據我瞭解,每一家企業都在做資料分析,但不一定設資料分析師崗位,資料分析工作會由傳統的銷售、財務、秘書等崗位承接。因此,資料分析人才是奇缺,而資料分析師崗位準確來講並不是奇缺的狀態,只是市場的供需資訊差造成了企業難以招到合適的人才。

資料分析師一般要兩到三年的工作經驗才可以勝任,而具有兩年以上的資料分析師的起薪較高,中小企業的痛點是請不起,更不要說具有5年,8年工作經驗的資料分析師了。

許多小公司選擇應屆畢業生來培養,但也只是做資料統計工作居多,企業內沒有人可以帶路,因此資料分析崗並沒有給企業帶來應有的期待。

另外,資料分析人才主要集中在銀行、金融、電信、醫療等行業,這些行業對資料分析師的年限要求更高,市面上資料分析師都大概分為了三種:

打雜分析師:供過於求。打雜分析師的工作內容就是寫SQL取數,根據需求做資料統計、簡單報表製作。入行門檻低,工作相對不累,導致大量人士湧入,但崗位其實沒那麼多。
業務分析師:供需基本平衡。業務分析師的工作內容就是對運營動作、產品模組進行效果評估,提一些簡單的建議。入行門檻除了資料分析技能外,還要求懂業務、懂運營、懂產品。
商業分析師:大量緊缺。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。入行門檻除了上面這些外,還要求懂商業、懂市場、懂經營管理。

轉行資料分析需要瞭解什麼?

首先要明白一點,資料分析技能現在已經變成了通用技能,無論是是不是想要做資料分析師,都應該具備,在企業的產品、運營等崗位上是非常有幫助的。

其次,資料分析重在分析,前期的資料收集和資料處理都是可以透過硬性學習到的,但是分析資料的能力卻只能靠方法論和經驗支撐,考驗地是你的資料思維和洞察力。即使你做出的資料圖表再好看,資料處理技巧再高深,假如不能實現資料的分析解讀,就完全失去了其價值。

最後,做好自己的職業規劃,怎麼做呢?最好的辦法就是先理解自己所在行業的商業模式,明白流量資料的真正關係,明白商業模式是如何通過資料拆解來體現的。

那麼,更要強調的一點是,資料分析不是花架子,不是只為了擺著好看或者證明自己厲害的東西,是要用於影響決策,才是有意義的,無論是產品運營決策,企業發展決策,還是個人的職場決策。

比如老闆突然問你,最近三個月公司的業務資料如何,你說最近三個月收入增長了多少,流量增長了多少,你以為老闆真不知道?核心數據他每天都盯著呢,他期待的答案是什麼,流量獲取的方式上有哪些優化空間,收入增長有哪些地方可以繼續挖掘的領域。這不僅僅需要你會處理資料,分析資料,更需要你的資料認知,以及多維度下理解資料的視角。

轉行資料分析需要準備什麼?

簡單來說,目前資料分析所需要的幾個硬要求:學歷、專業、經驗、技能

資料分析對學歷專業要求真得不高,專業目前更是不限,你學獸醫但自學的很好我覺得也OK。經驗這塊確實非常關鍵,但一些初級崗也是願意接收一些轉行人士的。本該設定門檻的技能上,實際上也低得不行。

轉行認識應該怎麼準備相關的技能?

1、瞭解統計學相關知識:百分位數,箱線圖,標準差,皮爾遜相關係數,貝葉斯定理,正態分佈,卡方分佈,假設檢驗等。

2、初步瞭解運營資料指標管道轉化率:PV 、UV、留存率、流失率、複購率、GMV等,瞭解google analytics等網站分析工具

3、熟悉SQL語法:比如Mysql資料庫

4、熟悉python資料分析常用庫:pandas、numpy、matplotlib、Seabron,能夠利用python做資料視覺化、資料探索、資料預處理

5、熟悉office軟體:精通Excel,常用函數與樞紐分析表等

6、初步瞭解機器學習常用模型:決策樹、RF、聚類等,能夠手推最小二乘法

7、瞭解Linux常用命令

8、瞭解文本挖據:規則運算式,能用python做詞雲

其實技能只是一方面,把sql學了、做個報告也能找到數分的工作。把sql、python、機器學習都學了,也能找到數據領域的工作,可能待遇是差不多的。但我覺得在目前競爭較激烈的年代,一個充足的轉行準備,能讓你增大拿到優質廠的可能性,工具的提升,也可能會給你一個更廣的視野。

我是「數據分析那些事」。常年分享數據分析乾貨,不定期分享好用的職場技能工具。按贊我的臉書,期待你與我的互動!

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