数据分析行业待遇

在对数据分析岗位进行整理与研究时，通过对于这些岗位的企业性质、从事数据分析岗位职责、岗位要求及薪资待遇进行研究。我们对于未来的数据分析这个职业充满了希望，但是也对于这个职业二极分化充满了担忧。

一、数据分析职业概述

越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系，数据分析这个职业应运而生，毫不夸张的说，数据分析师带给企业的不仅仅是一个个数据报告，更是一桶桶黄金，一片片亟待探索的蓝海。

二、数据分析职业现状分析

这个职位目前呈现是二八原则，好的数据分析师的收入是非常高，差不多平均水平在13k左右，但是处境不好的数据分析人员只能拿到跟内勤同等收入的水平。比如数据分析招聘中，185号岗位，这是一家公司需要大量招聘初级的数据分析师进行长期的培养广告公司；高级数据分析师在全国的范围内来说还是很少一个群体，主要承担对于某个数据分析项目进行建模与分析及算法研究等，这批人员一般的薪资待遇在16K以上，大多数在互联网与金融行业等利润率比较高的行业，数据分析招聘中，199号岗位，该岗位是杭州大型电商公司为其呼叫中心招聘数据分析师，待遇在P7左右，也就20-22K/月，还有盛大招聘数据分析师岗位也其实有很有代表性；最高端是一些互联网数据分析部门的管理层与数据科学家，一般是大型公司对于某个项目进行数据挖掘研究，全国也只有微软与阿里及一些从事数据挖掘公司里有这些数据科学家，一般的待遇差不多在50万以上年薪，这个大家可以关注一些互联网公司的招聘信息。

三、数据分析师的能力标准

格局是决定一个数据分析师的能力标准，一个好的数据分析师应该从行业的层面来分析公司现在所处的位置以及整个行业的分析，而且通过内外的数据得出富有逻辑性的结论，然后从这些结论中提供公司战略层面思考的策略，当然我也明白现在我们很多的分析师朋友都在沉浸在业务或者项目分析中，但是我认为格局观是决定一个数据分析师的能力标准。

数据分析师要做到基于内部与外部的数据结合通过严密的完整商业思考及严密逻辑推理，得出针对业务好坏的结论，并得出业务改进的策略。

什么内部与外部的数据的结合，我们即要看内部的数据还要结合行业的数据，而商业思考是做数据分析师通用的技能，那么结论是基本产出物，策略是分析师高级产出物。

四、数据分析师的三类素质

第一类是基本素质，第二类是通用技能，第三类是专业技能。

基本素质包括：1、聪明与好奇心；2、愿意学习并愿意能沉下心来付出；3、耐心与专注。

通用技能是核心思考能与展现自己的能力，第一点，结构化的思考能力与逻辑推理能力即智商不能差，如果是这样你看到的越多就做的越好，怎么来判断呢？第二点，良好商业感觉与商业判断能力；第三点，要有宏观思考能力，你要看到的格局要到；第四点，要有良好沟通能力。

专业能力从专业上要有基本统计学知识，从能力上要包括扎实数据分析能力与数据处理能力包括SAS\R\SPSS及tableau、FineBI等可视化表达的能力。那么高级数据分析师，我们应该更看中基本素质与通用能力，如果专业操作类分析师那么我们需要基本素质与专业技能。

五、企业要求及需备的知识点

大多数的互联网行业特别是电商行业对于数据分析师这块还是比较看重，主要的原因其主要的资产除了产品、人员就是长期积累的数据而这些海量的数据已经不能用人工经验来还原业务，这就需要数据分析师对于数据进行归纳与还原商业规则与逻辑，一般主要涉及商业分析、用户分析、产品分析、运唯支撑等这几块；从各家公司招聘信息来看，要求几乎雷同，同时也说明这个职业的互通性很强，说白了就是换个行业都可以在职场上存活下来；一般需要以下几个要求：

1、数据分析经验；

2、商业数据敏感度；

3、基本工具（SAS、SPSS、SQL、EXECEL等）；

4、建模；

5、知识点（统计学、会编程）；

六、如何获得数据分析知识点？

1、数据分析经验，大家可以每天浏览我们西线学院官网的文章，我们每天都会发布一些最新的分析实战文章；

2、基本工具类，我们西线学院帮助学员从零基础学会数据分析工具编程，丰富的知识扩展，实用性强,不掺杂无用讲解,只为给学员最极致的教学体验!

程序猿问科比：“你为什么这么成功？ ”

科比：“你知道洛杉矶凌晨四点是什么样子吗？ ”

程序猿：“知道，一般那个时候我还在写代码，怎么了？”

科比：“额…….”

程序员

论加班，程序员说第二，谁敢认第一！不吹不黑，程序员的高工资很多事加班加出来的！下面我们看看加班的一些数据：

1

居然没有大上海，按理来说北京、上海的加班应该是最多的！

2

各大互联网的加班真的是一个比一个厉害，bat都在榜上！

3

每周加班的小时，还是在体制内的人爽！！！

在小编看来：

加班分很多种：

1、确实有工作无法完成的情况，需要加班。

1）：能力明显不如同僚，导致必须加班完成；

2）：工作超正常负荷，必须加班完成；

2、工作狂，主动索取各种工作干到加班。

1）工作可以在办公时间完成，但是拖到加班完成。

2）：为了加班费，正常时间内不干完拖到加班完成；

3、正常时间拖沓，拖到加班完成；

1）领导觉得你到点就走不好，所以把工作拖到加班时完成；

2）为了回家不做饭不照顾孩子

4、反正上班下班都没什么事情干，想起来就加一加。

那么你属于第几种？？？评论说！

是不是总是听到身边人说大数据发展如何如何好，工资高，但是大数据薪资待遇到底是个什么样的情况呢？

今天就结合一些数据来了解下大数据行业的工资待遇的真实情况。

一、大数据招聘网站工资待遇

下面是从拉勾网上查询的大数据人才的招聘信息，目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右，同时携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才，同时招聘的门槛比较低。

综合以上三点来看，大数据人才的就业还是比较容易的，只要你掌握大数据技术相应技能，找一份大数据相关工作是很轻松的。

二、大数据相关岗位薪资情况

上面我们分析了第三方的招聘网站上的大数据岗位的招聘信息中的薪资数据，下面以北京为例，来了解下大数据几大相关职位的就业薪资水平。

上图中大数据开发工程师就业薪资在3万左右，当然这个薪资一般是需要有过开发经验的或者是有一定工作年限的人员可以达到，刚毕业的学员只有极少部分可以拿到接近的薪资。

数据分析师因为更偏向于数据统计、数据分析这款，对于技术要求不高，相较于大数据开发等技术类职位，薪资略低，但是目前随着大数据可视化的热门，数据分析师如果再具备数据可视化设计的能力，薪资待遇也会进一步提升。

再来看下hadoop工程师，平均薪资在2万左右，相较于大数据开发，单存的hadoop工程师因为掌握的技术单一，所以薪资待遇会略低点，不过可以通过学习，扩充自己的技能，薪资也会增长较快。

数据挖掘作为大数据的核心环节，同样因为在互联网场景中，深挖出有价值的数据，才能够为企业提供有价值的参考。所以目前这块的薪资待遇在2万多左右，也算不错的。

算法工程师的职责更纯粹，需要知道如何把现实问题转化为数学的模型，并且把模型调到极致，从而解决问题。所以，算法工程师工作内容更单一，但是更专，需要更好的数学功底，薪资也是在2万多左右。

正如之前文章中提到的，大数据这个领域，有点略微畸形的火爆，导致了这个方向很缺人，也正是大量Java后端开发人员转行的直接原因。

因为缺人，他们就转行么？显然是扯的！大伙儿都是有理想的人，要向“钱”看的。