京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
有些网友想进入到数据分析行业,但对如何规划自己的职业之路比较迷茫。这里我谈谈自己的一些浅显理解,与大家切磋。 这个话题可以分解为三个具体的问题:
1、数据分析有哪些发展方向?
2、数据分析的晋升空间有多大?
3、如何规划数据分析的职业之路?
数据分析职业发展之政府机关
在政府机关的工作主要有两类,一类是计委、经委、统计局等一些经济综合管理部门所设有的调研处、研究室和情报所。统计部门还分别成立了城市调查队与农村调查队,经常开展社会和市场调研工作,为政府的决策提供支持。第二类是商业、粮食、物资、银行等经济主管业务部门会设有信息中心或调研室,从本系统、本部门的业务出发进行专业性调研,提供支持本部门的市场信息。
数据分析职业发展之企业
很多企业有专门的数据分析岗,比如我以前在新浪房产频道做客户分析师;再比如,我有朋友在普天做战略分析师。此外,像宝洁、联想、惠普等很多企业都会有专门的数据分析岗。
那么企业中数据分析岗的职位名称具体有哪些?数据分析岗的需求在不同城市和行业间是如何分布的呢?
1、数据职位名称
有很多啦,按分析层级分,有调查员、分析助理、分析专员、项目经理、研究主管、研究经理、研究总监等;按分析内容分,有投资分析、战略分析、媒介分析、信用分析、网站流量分析、财务分析、客户分析等。
那么,不同城市和行业对数据分析的需求量有多大呢?以智联招聘为例,我在5月初,在智联招聘上输入“分析”这个关键词,得到了不同城市和行业对数据分析岗需求量的不完全统计。
2、不同行业对数据分析岗的需求
以广州为例,岗位需求前两位的行业分别是计算机软硬件IT行业及电子商务、网络游戏。尤其是电子商务,由于利用互联网,能够比传统零售业具有更好的数据收集和管理能力,能积累海量的数据,因此更看重从海量数据中挖掘用户偏好和市场机会,所以我们可以看到百度有百度商桥、阿里巴巴有淘宝数据魔方、而亚马逊、京东、当当、卓越网都会大量招聘数据分析师。
为什么我在统计数据分析岗的需求量时,在智联招聘上输入的关键词是“分析”,而不是“数据分析”呢?因为像战略分析、投资分析等岗位虽然没含有“数据”字样,但仍是数据分析岗。这样会产生另一问题,没有包含“分析”字样的数据分析岗就没有包括在我的统计之中了(比如研究总监、调查员等)。所以,以上的统计只是粗略的,实际上的需求量要比这个统计结果大得多。
在企业做数据分析师,你的价值能不能体现,一方面取决于你自己的专业能力,另一方面还要看领导重不重视。有一个网友曾经跟我抱怨说,他在某一个企业做数据分析,他的领导总是让他创新,但是,第一,他拿不到数,他们企业各部门之间的条块分割非常严重,其他部门不愿意给他提供数据支持。第二,领导不给他配人,他们部门就他一个,光做基础数据的整理就经常要加班,根本没有经历再去做深入的研究。为此,他特别苦恼。我给他的建议是,向领导争取权利和资源(获得其他部门数据的权利;壮大数据分析队伍的资源)。如果领导不给,就跳槽。
因此,要去企业做数据分析,需谨慎选择,比如面试时注意面试官问你的问题是否专业、企业承诺给你的发展空间有多大、基础数据搭建的水平如何、向企业里的熟人或师哥师姐询问、或者实在找不到可询问的人,可以到微薄或论坛上提问等等。
数据分析职业发展之研究机构
第三种方向是去专门的研究机构,比如市场研究公司、咨询公司、证券公司、投资公司、广告公司、研究院等等。
由于这些研究机构是专门以数据分析为业务的,会很重视员工的专业素养的提高,往往能给你提供参与项目和参加培训的机会。通过项目和培训,会高强度地强化你的能力,让你在2、3年的时间里就掌握数据分析的基本流程、方法模型和工具操作。
我国的市场研究公司突破1500家,可分为国内的调研公司和国际的调研公司,国内的调研公司像新华信、零点、新生代、CTR、华南国际、艾瑞、易观等等,国际的调研公司像埃森哲、尼尔森、益普索、盖洛普、麦肯锡、GFK、 TNS等等。
在市场研究公司工作了3年左右可能会遇到一些瓶颈。因为,大多数市场研究公司是看数说话,只会数据分析的模型和工具,对客户的业务究竟是如何运营的并不清楚。所以,做了一段时间之后,会有套模板的感觉,所提的建议也是隔靴搔痒。
因此,很多在研究机构工作了3年左右的人会跳槽到甲方,这样有数据、方法、工具和企业的业务相结合,数据分析对企业决策的价值就会发挥得更为充分了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27