大数据入行千万别走错路

    作者:数据分析不是个事儿更新于: 2020-07-28 22:23:38

    数据分析师也有帮派!四大门派鼎足,入行千万别走错路

    大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

     

    我身边很多想要入门数据分析或者要转行的,往往对自己的职业规划一无所知,十分迷茫,经常来问我该怎么办?

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    今天,为了方便大家理解,我把数据分析比作武侠小说里的门派,让大家能够轻松地对数据分析行业有个认知,也能走好自己的职业发展之路。

    那么,话不多说,且来看看数据分析里的四大门派!

    丐帮——取数派

    所谓人多势众,以力取胜

    想必数据分析行业里最常见的就是做取数的了,尤其是当数据分析火了之后,因为入行门槛比较低,也就造成了像丐帮一样的“三百六十行、鱼龙混杂”,而且工作相对不累,导致大量人士涌入,但实际岗位其实没那么多

    但事实上,很多人都是被HR“骗”到公司来做取数机器的,很多公司名义上打着数据分析的额旗号,但实际招来的人就是做取数的

    工作内容

    取数派每天的工作内容也比较简单、重复和机械,就是写SQL取数,根据业务的需求做数据统计、简单报表制作,总体上说价值感比较低,基本都是新人在做。

    但是,取数派也并非一事无成。因为取数的能力是数据分析和后面一系列建模工作的基础,能够高效的完成取数,以及对于数据的底层架构的深入了解,也不是一件很容易的事情,这也就是“以力取胜”。

    好好打好这个取数基础,有利于后面更高效的做分析和建模的工作,同时这也是了解业务方关心的数据和问题的机会。

    必备技能

    • Excel(如果会VBA就更好了)
    • SQL取数(核心技能)
    • 数据库(需要熟悉,具体看你公司用的什么数据库)

    少林——数据工程派

    所谓清心寡欲,唯我独尊

    数据工程师包含的岗位很多,跟常见的数据分析比较容易搞混的,是数据仓库、数据中台、数据模型等等,这些其实都属于数据工程师的范畴,主要的工作也是根据具体的职责来看的,要有专门的人来做,很多人最后走专业技术线一般都会转到数据工程师。

    数据工程师更看重数据技术,比如统计学基础、数据库操作、编程基础、机器学习基础,同时你还需要对业务有一定程度的理解。

    工作内容

    少林分南、北少林,数据工程师也大体可以分为挖掘工程师、算法工程师等类别

    比如说,数据挖掘工程师的主要工作是利用已有的算法模型,对业务数据进行清洗、建模,此方向薪资远大于数据分析师,天花板也较高,不过升级有一定难度

    另一种算法工程师更看重理论基础,比如机器学习算法原理、相关数学原理等。算法工程师的主要工作一般是研究算法、为公司的相关业务需求优化算法

    算法工程师薪资非常高,天花板也高,不过一是升级难度大,二是市场需求没有数据挖掘等方向大,一般是大型大数据公司才会需要这个岗位,比如BAT

    当然把这部分划归少林,其实还有另外一个原因,就是头容易秃(开个玩笑)

    必备技能

    • 数据库
    • Python
    • 数据挖掘算法
    • 机器学习算法
    • ......

    明教——业务分析派

    所谓亦正亦邪,左右逢源

    一般入行2-3年基本可以达到业务分析师的水平,当然前提是你的业务知识足备了。《倚天屠龙记》里的明教可以说四分五裂,而业务分析师也分为两大阵营:市场业务分析和运营分析。

    工作内容

    市场业务分析,比如说零售公司的某个业务出了问题,比如销售,分析师的任务就是要搞清业务数据异常的原因,取数据、做调查、做分析、找业务等等,最终输出分析报告给业务部门;

    运营分析,就是我们俗称的“表哥表姐”,每天都跟报表打交道,每天主要的任务就是从某个系统导出excel表,然后整理一个新的excel表。至于看得懂看不懂这个excel,完全看业务能力,跟技术操作没啥关系。

    当然了,公司肯定会有单独的运营部门,他们的主要任务是拉新转化和促活,或者是业务运营,其中也会涉及到数据分析的工作,但是跟数据分析师的运营岗位不是一个概念。

    总体来说,业务分析师的任务就是发现问题-分析问题-得出结论,为业务人员的营销策略提供数据支撑,其实相当于一个赋能岗位

    所以,这个岗位比较看重你的思维能力和分析能力,需要你对数据有着敏锐的洞察力,同时也需要对业务有一定的知识储备

    必备技能

    • SQL
    • 统计学基础
    • excel分析基础
    • python/R语言
    • 思维方法与分析模型
    • ......

    武当——商业分析派

    所谓高瞻远瞩,莫敢不从

    商业分析师和数据分析师则是最容易被混淆的,商业分析师是做什么的呢?

    一般来说都是研究行业数据和竞品数据,然后研究企业发展、为公司决策者提供战略决策指导意见的,商业分析师的工作内容就是通过对市场、竞对、企业的现状分析判断,提出未来的运营、产品方向建议,从而提升份额、提高营收。

    工作内容

    这个岗位不仅要熟悉业务,还要熟悉行业,还要懂得市场、甚至还要懂得金融管理,跟“百家之长”的武当张三丰十分相像,但是对技术的要求不是很高。

    从岗位上说,大量紧缺。因为一般来说,数据分析入行5-8年后就能碰到天花板,这时候大多数人都会转行做管理(产品经理)、或者去做技术(人工算法等),很少有人会去主动突破职业瓶颈,达到商业分析师的高度,主要原因也是在于商业分析师的门槛较高。

    必备技能

    • sql
    • 商业分析模型与方法
    • 市场营销与金融知识
    • SPSS等工具
    • .........

    最后,无论是你是入行,还是想要转行,都要谨慎又谨慎,起码要对自己的职业发展有个3-5年的清晰规划,才能下手准备入行,否则很容易入行就失业。

    麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

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