数据分析师职业规划:数据分析师是企业的贤内助,可帮企业识别市场机会、控制决策风险,保证企业利益的最大化。因此,数据分析工作越来越受到各界的青睐。被《HR管理世界》评为七大赚钱行业之一,也被视为我国21世纪的黄金职业。
在这样的背景下,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?
概括起来,数据分析师的发展方向主要有三个。政府机关、企业和研究机构。
一、方向A:政府机关
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。
二、方向B: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、不同城市对数据分析岗的需求
数据分析需求前三位的城市依次是:北京、上海和广州。
3、不同行业对数据分析岗的需求
以广州为例,从下表可知,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(有条微薄说:现实中人们用真名字说假话;而在微薄上人们用假名字说真话。)
三、方向C:研究机构
第二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。
我在市场研究公司工作了3年,详细说下市场研究公司的情况吧。
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。
给大家两个重要的网站,大家可以自己做更详细的了解。
一个是中国市场协会,进入后,点击“会员专区”就可以看到一些市场研究公司的介绍和他们的网址,这里的公司一般规模比较大,以研究为主,一般要求研究生学历,在北京的平均月工资应该在4、5千左右,如果有经验、能力好,会更高些。其他地区会有所差异,做个参考吧。
第二个是3see网,进入后点击“调研公司”可以看到一些公司名录。但是,我个人感觉这里面所收录的公司大都是执行公司,以市场调查为主,例如联合威道、济南城远等,我们之前有过合作。这些公司主要招聘访员,工资可能偏低一些。
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。
第二个问题:数据分析的晋升空间。
晋升空间的问题可以从职位晋升、薪酬晋升和发展路径三个方面来理解。
一、职位晋升
职位晋升取决于你的能力达到了哪个层级。一般而言,数据分析师有三个层级:助理数据分析师、数据分析师、高级数据分析师。
如何来评价你处在哪个层级呢?主要看三个方面:业务分析能力、执行管理能力和业内影响力(参考@数据化分析的《数据分析师的层级》)。
1、业务分析能力
按照业务分析的流程,业务分析能力可细化为5项具体的考核指标。
三个层级的数据分析师在这5项细化指标的具体区别见下图。
上面两张图是三个层级在业务分析能力细化指标上的具体表现,那么,如何综合考量它们在业务分析能力上的综合表现呢?可以用层次分析法。
层次分析法的具体操作步骤见后文,这里只给出分析结果。即三个层级的排序向量为:
2、执行管理能力和业内影响力
综合以上三方面指标,数据分析师的职位晋升路径如下图:
二、薪酬晋升
不同的职位,对应着不同薪酬体系。一般来说,在北京,数据分析助理,月薪在2000-4000元左右;数据分析师,月薪在4000-8000元左右;高级数据分析师,月薪在8000元以上。
备注:由于我没有收集到数据分析师薪酬方面的权威统计数据,只能根据自己的从业经历估计出的一个大概的平均水平,比较主观。因为薪酬情况还要看地域差异,看行业发展,看企业实力,所以估计结果不适合普及,只能作为参考。特此声明。
三、发展路径
前面的三个层级更多体现的是能力的提升,是很多数据分析师的必经之路。而到达了高级数据分析师之后,接下来该如何走,则往往有很多选择。看看身边的同事和微薄上的牛人所走的路,我把数据分析师的发展路径归为四种(如有不全欢迎补充),你要选择哪条,需要结合自身的兴趣爱好和资源实力。
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