在美國,數據分析行業平均每年薪酬高達17.5萬美元,而國內頂尖互聯網公司,其薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%,且頗受企業重視。
▲圖片來源於職友集
在《大數據人才報告》中提到,中國大數據人才缺口接近150萬,人才供需比僅爲0.05。
需求大,人才少! 所以這就決定了數據人才在市場上擁有令人眼紅的薪資水平!
從2015年開始,高職院校已經競相佈局數據分析相關專業。
北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學、中國人大、北郵等著名院校陸續獲批。
▲數據來源於網絡
從逐年增加的數據可以看出,高職院校正抓緊相關專業的“落地”,且未有放緩的趨勢。
也就是說,在不久的將來,將會迸發出一大批精專的數據型人才,崗位競爭會變得異常激烈!
中國商業聯合會統計,在BAT等大企業的高薪職位裏,60%以上都在招數據型人才。
其中不乏
市場、產品、運營、財務、人事…
等崗位,這意味着,掌握數據分析能力等於多出60%被錄用的機會!
相較而言,他們更願意招收那些
非科班出身,但數據思維和分析能力非常紮實
的候選人。
因爲相比之下,他們更擅長用直觀、生動、立體的數據語言,將數據分析結果呈現給企業決策層和管理層。
阿里CEO張勇也曾公開發表演講,稱數字化是面向未來最大的確定性。
在不久的將來,會迸發出一大批精專的數據型人才,崗位競爭又會變得異常激烈。
別人還在因爲Excel“卡死”、公式錯誤、圖像移位等問題,在領導面前窘態畢露;你早已利用數據可視化技能做出流暢、精準、美觀的動態可視化圖表,讓領導眼前一亮。
別人加班三天分析上百個表格,只做出柱狀圖、折線圖、平均值、百分率等毫無新鮮感的圖表;你早已做出了產品空間分佈、用戶偏好、市場趨勢等三維仿真動圖。
所以說,在這個數字化時代,懂數據的人將先人一步收穫高薪、話語權、不可替代性和成就感。
如果你不想在舒適區域中止步不前,還沒發揮所長就進入瓶頸期,建議數據分析趁早學。
趁着如今還是個風口,提前搶佔賽道尤爲重要,
學習數據分析能力迫在眉睫
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但無論是剛剛提速的小白,還是已經在數據分析這個行業行駛很久的老司機,在學習過程中很容易被這些問題卡住:
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瞭解不夠深入,簡單分析還能掌握,大量數據完全無從下手
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這裏不建議你一上來就去買各種大部頭書或者蒐集視頻,因爲它們的結局很可能是躲在書櫃或者網頁收藏夾裏喫灰。
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