2020升职加薪秘籍!这份职业数据报告请你查收

DataHunter | 数据分析和商业智能服务提供商 2020/01/03 17:17


导读:即将迈入30岁还没能升职加薪?这场职场报告或许可以帮到你。

转眼间走进了2020年,当年大家说的90后已经迈入30周岁的关卡,00后也不在是十几岁的小孩,他们将承担起工作的新生力量。

夜深人静的时候,一阵惶恐悄然来袭,回望过去,那个大学里意气风发的少年,早已在职场的蹂躏下黯然失色。面对苦苦劳作多年的岗位仍旧无法升职加薪,而裁员风波此起彼伏,看看自己的荷包“囊中羞涩”,根本没有勇气来一场说走就走的旅行,我该何去何从……

也许你还在踌躇满志,也是你还没有太大的勇气和信心。

没关系,这一次,让C君来好好帮帮你。下面的这份 职业报告 ,相信可以为你拨开云雾,找到人生再次出发的方向和决心。

伴随着云计算、大数据、数据分析以及人工智能的快速发展,我们已从IT时代步入了火热的DT时代 。

如果问当下最热门且高薪的职业是什么?

那么 数据分析师 必须拥有姓名。

一、热门高薪职业-数据分析师

数据分析师,是指在互联网、金融、电信、医疗、旅游、零售等多个行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析,能够利用统计数据、定量分析和信息建模等技术制作业务报告、进行行业研究、评估和预测,从而为企业或所在部门提供商业决策的新型数据分析人才。

2015年2月,美国白宫正式命名DJ Patil担任首席数据科学家和制定数据策略的副首席技术官。DJ Patil曾在LinkedIn、eBay、PayPal、Skype和风险投资公司Greylock Partners等诸多硅谷知名公司工作过,积累了丰富的经验,在上任之后将会扮演负责政府大数据应用开发专家的角色,尤其是针对奥巴马的医疗改革方案。美国政府正在用实际行动告诉全世界,其已经意识到要充分利用其他们的数据。

IDC(互联网数据中心)预测,目前每年数据的生产量是8ZB,2020年将达到40ZB。属于 大数据的时代已经到来

全球数据年产量

数据生产量“拐点”已至,将开始爆发式增长。我们正处在一个数据量爆发增长的时代,当今的信息产业呈现出前所未有的繁荣,新的互联网技术不断涌现,从传统互联网的PC终端,到移动互联网的智能手机,再到物联网传感器,技术革新使数据生产能力呈指数级提升。

这可不只是C君这么说,国际知名数据公司 IDC曾预测,“到 2020 年,企业基于大数据分析的支出,将突破 5000 亿美元,大数据在未来四年内,能帮到全球企业赚取约 1.6 万亿美元的收入红利。”根据最新的大数据人才就业趋势报告显示, 未来3-5年内数据类相关人才的缺口将高达150万。

数据分析师正成为当今时代的重要需求。

当然你自己也可以去各大招聘平台搜索一下 数据分析师 关键词,你可能要花很长时间去搜索,整理,最后还不一定能看得到。

我们既然学了数据分析技能,用一点点学到的本事就可以快速高效地搜集到更多数据来分析这个问题: 数据分析师到底是不是一个好职业?

二、 职业数据报告

我们对拉勾网11-12月份,数据分析相关职业信息进行了搜集和分析处理,主要涉及到 数据分析、大数据、数据挖掘 这三类岗位最终筛选出 16122份数据 ,经过分析我们发现,数据分析岗位有这些特点:

1.  市场需求大

2.  行业适应性强

3.  薪资待遇高

4.  入行难度低

5.  技能要求全

6.  城市区域的需求

首先让我们快速了解下,下面我们一条条来看数据分析相关岗位的特点:

1.市场需求量大

在城市需求图中可以看到, 北上广深 这四个超一线城市对于数据分析人才的需求量特别大。互联网公司和电商云集的杭州,也有很大的需求量,排在前五位。成都、武汉、南京、西安、重庆、长沙等城市的需求量也不容忽视,可见 中部城市 对数据分析人才的需求也逐步增加。

从城市热力图来看,基本上是涵盖了 全国的经济区域 ,比如京津冀、长三角、珠三角、蓉镐渝经济区等。

数据分析、数据挖掘、大数据需求情况及占比

从获得的数据总量来看, 数据分析岗位 需求远远高于数据挖掘和大数据岗位,三大岗位的需求比,数据分析占据了 56.39%,随着互联网发展,数据分析对于公司的重要性来说不 言而喻,数据分析职位也比较容易上手,强大的 Excel 就可以解决一部分需求,相比数据挖掘和大数据就需要有一定的经验功底了。

2.行业适应性强

如今几乎所有的行业都会用到数据分析。 其中金融、电子商务、互联网行业对数据分析岗位的需求十分旺盛,其次企业服务、文娱、数据服务、旅游、网游等行业的需求量也很大。 同时医疗、房地产、通信等行业对数据分析的需求也不容忽视。 这也反应了数据分析人才 广泛的就业领域

3.薪资待遇高

从图形分布来看,10k 以下只有 10%左右,其中 10k-20k,20k-30k 分别占了三分之 一左右,30k 以上则不到百分之二十。可见对于数据分析岗位的薪资还是中等偏上的, 薪资待遇还是非常吸引人

4.入门并不难

经常会有人问,数据分析岗位需要什么样的学历,是不是一定是高学历才可以,但是没有大家想想的那么高大上,上图显示本科学历达到了 80%,所以 数据分析也是一个普罗大众的要求标准

图中不难看出3-5年经验要求达到了一半,但是真正在实际应聘中用人企业往往会降低实际发布需求,所以基本上1-5年的经验占比接近了70%,再加上对于经验没有要求的比例,这个占比超过了80%,所以当你说我是数据分析新人,没有数据分析工作经验的时候大可不必担心, 只要有基本的业务知识,再加上学到的数据分析技能 ,往往就会很快胜任数据分析的工作。

由此可见,作为新兴领域的数据分析职位,当前高校还尚未输出专门的数据分析人才,因此各大招聘网站的职位需求更看重的是个人的实际操作能力而并非学历,对工作经验方面的要求也比较宽, 数据分析岗位入门并不难

5.技能要求全面

具体的工作技能方面,企业都有哪些要求呢?经过分析发现,大多数企业要求求职者有基本的数据分析、数据挖掘、大数据等相关技能。

同时在结合数据分析岗位的技能点,可以总结出一名优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:

需要有扎实的 SQL 基础;

熟练使用 Excel;

有统计学基础;

至少掌握一门数据分析语言(Python或SPSS等);

有良好的沟通和表达能力深入了解业务;

能站在管理者的角度考虑问题。

当然有经验的分析师因为经验老道,会清楚地知道从什么角度分析,可以解决哪些问题,适用于哪些场景,预计产生什么结果,会将业务问题转化为数据分析问题。因此数据分析师要具备用数据分析思路和方法,具备分析思维来考虑问题的能力。

怎么样,是不是觉得很激动呢,数据不可能说谎,这恰恰也是数据分析的特质属性。

编辑:Mika

作者: Mika 海龙

数据分析: 真达

设计:一凡    参与:海龙

本文由CDA数据分析师(ID: cdacdacda)出品

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