就業前景？職場老人也不會告訴你的發展機遇！價值遠不止於高薪

2021-05-15 08:30:04

我們都知道，資料分析行業是一個研究方向極為廣泛的行業，因此，從事這一領域的人士，擇業範圍非常廣。比如，他們可以從事資料庫、人工智慧、商業大資料等領域。

而我國資料分析人才缺口已經達到了150萬，人才缺口導致大量崗位空缺，培養資料分析人才刻不容緩。

從國內與國際市場來看：根據2020年釋出的《2020年資料庫行業研究報告》顯示，我國資料庫國產化替仍在代持續推進中，關係型市場中國產資料庫市佔率從 2009 年的 4.2%提升至 2019 年的 18.9%以上，海外四巨頭仍佔據 65%以上份額。

而從國內資料庫市場來看：即便2019年後，華為、阿里將自研資料庫推入市場並進行大力的商業推廣，傳統型資料庫市場仍然佔八成以上。資料庫現代化、智慧化還有巨大的發展空間。

從招聘網站我們可以看出，近些年資料分析崗位招聘需求迅速增長，擁有一年工作經驗的資料分析師，薪資可以達到15k。

那麼什麼是資料分析

資料分析，是為了提取有用資訊和形成結論，而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。

簡而言之，就是將資料（包括文字、音樂、文字、數字等）轉化為知識、智慧的方法。

擁有資料分析思維的人，想不發光發亮都很難。因此，隨著大資料時代到來，以這種思維為基礎形成了一個朝陽產業，倍受社會各界人士的青睞。

現今，各大企業對資料分析能力過硬的人才，需求量也越來越大，供不應求的市場導向，讓這個新風口行業的從業者薪資普遍偏高。

資料分析要具備啥能力？

如果你想進入資料分析行業，成為該領域的佼佼者，下面這幾塊是優化方向，供大家參考！

基礎知識（數學）（統計學）

資料分析是在數學知識的基礎上，引入了統計學，其基礎知識包含數學、線性代數、統計學等，這些也是決定資料分析職業發展高度的基石。

對於初級資料分析師，學習描述統計相關的內容和公式即可，但要更進一步就需掌握統計演算法，甚至機器學習演算法等更多知識，對於演算法相關的工作，則要對高數進行深入學習。

分析工具（Excel）（Python）

Excel運用最廣，是最容易入門的資料分析工具之一，函數、資料透視表和公式必須熟練掌握。

另外，具備一個專業統計分析技能更好，SPSS作為入門是極好滴。不過隨著資料的增長，程式語言的學習，如Python等將會使資料處理變得更高效。

當然，只要和資料打交道，我們就會接觸到資料庫，所以要學SQL（資料庫），掌握基本的增、刪、改、查等技能。

最後，可以學寫主流的利器，如Python或R，有些行業可能會用到SAS或其他工具，請依據自己的行業選擇。

業務/行業/商業知識（瞭如指掌）（資料分析）

種種跡象表明，脫離業務的純資料分析不具任何意義，沒行業背景的技術如空中樓閣。

別走進死衚衕，想成為優秀的資料分析師或培養自己的資料分析思維，首先要對業務瞭如指掌。

熟悉業務後再去獲取需要的資料，對資料進行業務分析，制定出相應方案，這才是王道。

溝通能力（跨部門）（協調）

資料分析會涉及到很多和業務部門、技術部門的溝通，做出報告後也需要進行展示，並說服別人接受自己的結果。

因此，協調溝通能力對於資料分析者而言，也是非常重要的素質之一。

學習力（持續的）（快速的）

無論是資料分析，還是其他崗位，都需要有持續、快速學習的能力，學業務邏輯、行業知識、技術工具、分析框架……