数据分析职业发展

数据分析职业发展数据分析师是企业的贤内助，可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益的最大化。因此，数据分析工作越来越受到各界的青睐。被《HR管理世界》评为七大盈利行业之一，也被视为我国二十一世纪的黄金职业。在这样的背景下，有些网友想进入到数据分析行业，但对怎样规划自己的职业之路比较迷茫。这里我谈谈自己的某些浅显理解，与大家切磋。

这个话题可以分解为三个详细的问题：

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、怎样规划数据分析的职业之路？

概括起来，数据分析师的发展方向重要有三个。政府机关、企业和研究机构。一、方向A：政府机关重要有两类，一类是计委、经委、记录局等某些经济综合管理部门所设有的调研处、研究室和情报所。记录部门还分别成立了都市调查队与农村调查队，常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。二、方向B:企业诸多企业有专门的数据分析岗，例如我此前在新浪房产频道做客户分析师；再例如，我有朋友在普天做战略分析师。此外，像宝洁、联想、惠普等诸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详细有哪些？数据分析岗的需求在不一样都市和行业间是怎样分布的呢？1、数据职位名称有诸多啦，按分析层级分，有调查员、分析助理、分析专人、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，不一样都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，得到了不一样都市和行业对数据分析岗需求量的不完全记录。2、不一样都市对数据分析岗的需求从上表中可以看到，数据分析需求前三位的都市依次是：北京、上海和广州。3、不一样行业对数据分析岗的需求

以广州为例，从下表可知，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，由于运用互联网，可以比老式零售业具有更好的数据搜集和管理能力，能积累海量的数据，因此更看重从海量数据中挖掘顾客偏好和市场机会，因此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。为何我在记录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？由于像战略分析、投资分析等岗位虽然没具有“数据”字样，但仍是数据分析岗。这样会产生另一问题，没有包括“分析”字样的数据分析岗就没有包括在我的记录之中了（例如研究总监、调查员等）。因此，以上的记录只是粗略的，实际上的需求量要比这个记录成果大得多。在企业做数据分析师，你的价值能不能体现，首先取决于你自己的专业能力，另首先还要看领导重不重视。有一种网友曾经跟我埋怨说，他在某一种企业做数据分析，他的领导总是让他创新，不过，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，其他部门不乐意给他提供数据支持。第二，领导不给他配人，他们部门就他一种，光做基础数据的整顿就常常要加班，主线没有经历再去做深入的研究。为此，他尤其苦恼。我给他的提议是，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）。假如领导不给，就跳槽。因此，要去企业做数据分析，需谨慎选择，例如面试时注意面试官问你的问题与否专业、企业承诺给你的发展空间有多大、基础数据搭建的水平怎样、向企业里的熟人或师哥师姐问询、或者实在找不到可问询的人，可以到微薄或论坛上提问等等（有条微薄说：现实中人们用真名字说假话；而在微薄上人们用假名字说真话。）三、方向C:研究机构第二种方向是去专门的研究机构，例如市场研究企业、征询企业、证券企业、投资企业、广告企业、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与培训的机会。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、措施模型和工具操作。我在市场研究企业工作了3年，详细说下市场研究企业的状况吧。我国的市场研究企业突破1500家，可分为国内的调研企业和国际的调研企业，国内的调研企业像、零点、新生代、CTR、华南国际、艾瑞、易观等等，国际的调研企业像埃森哲、尼尔森、益普索、盖洛普、麦肯锡、GFK、TNS等等。给大家两个重要的网址，大家可以自己做更详细的理解。一种是中国市场协会的网址，进入后，点击“会员专区”就可以看到某些市场研究企业的简介和他们的网址，这里的企业一般规模比较大，以研究为主，一般规定硕士学历，在北京的平均月工资应当在4、5千左右，假如有经验、能力好，会更高些。其他地区会有所差异，做个参照吧。第二个是3see网，网址是，进入后点击“调研企业”可以看到某些企业名目。不过，我个人感觉这里面所收录的企业大都是执行企业，以市场调查为主，例如联合威道、济南城远等，我们之前有过合作。这些企业重要招聘访员，工资也许偏低某些。在市场研究企业工作了3年左右也许会碰到某些瓶颈。由于，大多数市场研究企业是看数说话，只会数据分析的模型和工具，对客户的业务究竟是怎样运行的并不清晰。因此，做了一段时间之后，会有套模板的感觉，所提的提议也是隔靴搔痒。因此，诸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、措施、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足了。第二个问题：数据分析的晋升空间。晋升空间的问题可以从职位晋升、薪酬晋升和发展途径三个方面来理解。一、职位晋升职位晋升取决于你的能力到达了哪个层级。一般而言，数据分析师有三个层级：助理数据分析师、数据分析师、高级数据分析师。怎样来评价你处在哪个层级呢？重要看三个方面：业务分析能力、执行管理能力和业内影响力（参照@数据化分析的《数据分析师的层级》）。1、业务分析能力按照业务分析的流程，业务分析能力可细化为5项详细的考核指标。三个层级的数据分析师在这5项细化指标的详细区别见下图。上面两张图是三个层级在业务分析能力细化指标上的详细体现，那么，怎样综合考量它们在业务分析能力上的综合体现呢？可以用层次分析法。层次分析法的详细操作环节见后文，这里只给出分析成果。即三个层级的排序向量为：2、执行管理能力和业内影响力综合以上三方面指标，数据分析师的职位晋升途径如下图：二、薪酬晋升不一样的职位，对应着不一样薪酬体系。一般来说，在北京，数据分析助理，月薪在-4000元左右；数据分析师，月薪在4000-8000元左右；高级数据分析师，月薪在8000元以上。备注：由于我没有搜集到数据分析师薪酬方面的权威记录数据，只能根据自己的从业经历估计出的一种大概的平均水平，比较主观。由于薪酬状况还要看地区差异，看行业发展，看企业实力，因此估计成果不适合普及，只能作为参照。特此申明。三、发展途径前面的三个层级更多体现的是