資料分析師也有幫派!四大門派鼎足,入行千萬別走錯了路!

我身邊很多想要入門資料分析或者要轉行的,往往對自己的職業規劃一無所知,十分迷茫,經常來問我該怎麼辦?今天,為了方便大家理解,小數把資料分析比作武俠小說裡的門派,讓大家能夠輕鬆地對資料分析行業有個認知,也能走好自己的職業發展之路。那麼,話不多說,且來看看資料分析裡的四大門派!

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所謂人多勢眾,以力取勝

但事實上,很多人都是被HR“騙”到公司來做取數機器的,很多公司名義上打著資料分析的額旗號,但實際招來的人就是做取數的

工作內容

但是,取數派也並非一事無成。因為取數的能力是資料分析和後面一系列建模工作的基礎,能夠高效的完成取數,以及對於資料的底層架構的深入瞭解,也不是一件很容易的事情,這也就是“以力取勝”。

好好打好這個取數基礎,有利於後面更高效的做分析和建模的工作,同時這也是瞭解業務方關心的資料和問題的機會。

必備技能:

SQL取數(核心技能)

資料庫(需要熟悉,具體看你公司用的什麼資料庫)

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所謂清心寡欲,唯我獨尊

資料工程師更看重資料技術,比如統計學基礎、資料庫操作、程式設計基礎、機器學習基礎,同時你還需要對業務有一定程度的理解。

工作內容

比如說,資料採擷工程師的主要工作是利用已有的演算法模型,對業務資料進行清洗、建模,此方向薪資遠大于資料分析師,天花板也較高,不過升級有一定難度

另一種演算法工程師更看重理論基礎,比如機器學習演算法原理、相關數學原理等。演算法工程師的主要工作一般是研究演算法、為公司的相關業務需求優化演算法

演算法工程師薪資非常高,天花板也高,不過一是升級難度大,二是市場需求沒有資料採擷等方向大,一般是大型大數據公司才會需要這個崗位,比如BAT

當然把這部分劃歸少林,其實還有另外一個原因,就是地中海禿頭(開個玩笑)

必備技能:

python

資料採擷演算法

機器學習演算法

……

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所謂亦正亦邪,左右逢源

工作內容

運營分析,就是我們俗稱的“表哥表姐”,每天都跟報表打交道,每天主要的任務就是從某個系統匯出excel表,然後整理一個新的excel表。至於看得懂看不懂這個excel,完全看業務能力,跟技術操作沒啥關係。

當然了,公司肯定會有單獨的運營部門,他們的主要任務是拉新轉化和促活,或者是業務運營,其中也會涉及到資料分析的工作,但是跟資料分析師的運營崗位不是一個概念。

總體來說,業務分析師的任務就是發現問題-分析問題-得出結論,為業務人員的行銷策略提供資料支撐,其實相當於一個賦能崗位。

所以,這個崗位比較看重你的思維能力和分析能力,需要你對資料有著敏銳的洞察力,同時也需要對業務有一定的知識儲備

必備技能:

統計學基礎

excel分析基礎

python/R語言

思維方法與分析模型

……

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所謂高瞻遠矚,莫敢不從

一般來說都是研究行業資料和競品資料,然後研究企業發展、為公司決策者提供戰略決策指導意見的,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。

工作內容

從崗位上說,大量緊缺。因為一般來說,資料分析入行5–8年後就能碰到天花板,這時候大多數人都會轉行做管理(產品經理)、或者去做技術(人工演算法等),很少有人會去主動突破職業瓶頸,達到商業分析師的高度,主要原因也是在於商業分析師的門檻較高。

必備技能

商業分析模型與方法

市場行銷與金融知識

SPSS等工具

………

最後,無論是你是入行,還是想要轉行,都要謹慎又謹慎,起碼要對自己的職業發展有個3–5年的清晰規劃,才能下手準備入行,否則很容易入行就失業。

那麼,讀完了這篇科普文,不知道大家都是哪門哪派,何不在評論區留個言再走?XDDDD

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