数据分析很火吗？千万不要轻易尝试！

据说数据分析现在很火

“现在是数字化时代工作生活都是与互联网交织在一起我们的生活习惯、兴趣爱好等都会演变成各种不同的数据被互联网收集存储云存储。作为个人而言这些数据单看的话是没有什么价值和意义的就像是流水账一样但是在互联网企业眼中这些互联网数据中蕴藏了不同的价值但是需要对这些海量数据进行挖掘、收集、筛选清洗最后从中得到有价值的数据形成可视化的报告。然后公司就会根据报告了解市场热点、走向趋势对业务产生决策影响力”

以前有较为原始的数据收集方式——市场调查。你是否有被邀请填过各种调查表呢这种数据收集筛选方式工作内容非常的庞大和繁琐耗费大量的人力物力财力。现在基于大数据的发展海量数据收集压力促使各种数据工具的出现和使用可以直接利用工具进行数据挖掘和收集。

熟练使用这些分析工具的职业我们称作数据分析但又不仅限于懂数据收集和分析还要懂设计、懂业务、懂管理、懂分析。数据分析会利用到的工具包括Excel、MySQL、select、PPT、Python等有的企业会要求R语言、SPSS等具体就看企业要求。

不要轻易尝试数据分析

常见的数据分析工作使用Excel、Python进行数据处理日常写代码跑取数需求等但随着人工智能的发展工具和技术的进一步完善单纯的数据分析工作或将被机器取代或者因为工具的发展让这项工作变得更容易变成人人都会的技能那么数据分析岗位的竞争力又在哪里呢

选择专业需要慎重不是哪个火就学哪个你要反问自己是否拥有挑战“风口”的勇气和资本。数据分析作为使用工具为主的岗位虽然目前是市场和行业发展需要他虽然技术要求不高但是薪资看着也还不错好的也能上万。但是未来他还会依旧这么火吗如果你只是会一些工具又能有什么发展呢。

数据分析岗位招聘情况说

数据分析岗位招聘要求

那么数据分析未来的竞争力会在哪里

如果你对数据分析真的非常感兴趣可以抓住当下的机会学习入行趁着行业发展的热潮积累工作经验数据分析职位重要的不是数据的收集整理或者工具的灵活使用重要的是通过数据分析出他的价值以及数据对于公司运营、业务的正确方向指导作用能间接或者直接产生收益那么数据分析的岗位才有长久生存下去的意义。

做好数据分析应该具备哪些技能首要条件是掌握好数据分析常见的工具Excel、Power BI、SQL、Python及描述统计和推断统计。

其次是关于数据分析的思维和方法的培养常见的十大数据分析方法的掌握多维度拆解分析法、对比分析法、假设检验分析法、相关分析法、群组分析法、RRM分析法、AARRR模型、漏斗分析法、回归分析法、逻辑树分析法指标体的搭建包括理解数据、用户数据指标、指标选择、建立指标体系等内容制作数据分析报告5W2H方法、金字塔原理、SCQA方法等。

如果想在技术上进一步提升可以在工作之余学一下编程比如深入学一下Python、Java或者机器学习向大数据分析数据挖掘靠拢。

一名优秀的数据分析师是不仅能产出有价值的数据分析报告还要让领导和业务都能看得懂数据理解数据并能为业务解决实际的问题。

当你工作一段时间候积累了一定的工作经验需要注重的就是业务能力的培养比如业务的理解、数据的敏感性、闭环思维那么你工作的意义才会进一步被看到。

业务的深度理解任何一个岗位都需要为公司创造价值才有存在的意义。作为数据分析岗位来说不能只是会数据分析而已需要理解业务整个流程和组合以及行业信息、各种数据指标等。做一个有深度的数据分析师不只停留在表面的数据分析才能更好的与团队合作。

数据的敏感性不要做一个收集筛选数据的机器而是能通过数据看到背后的原理、产生的原因能够发现公司业务上的问题。比如你能否通过数据探索挖掘出业务场景中的变化、问题、原因、关联等信息。

闭环思维思考问题数据分析职位是涉及到现状分析、归因分析、竞品分析、策略建议等最终给出一个基于数据发现的优化实施方案。就要求我们的数据分析师做到数据的及时反馈提问问题也要给出解决方案这才是数据分析岗位的作用。

最后

数据分析虽然入门相比Java、云计算等高技术专业来说简单很多需要掌握的技术也不多但是对于个人软实力的要求和整体知识面的要求就非常高不仅要了解自己企业行业信息还需要对比其他行业领域有点类似于万事通。所以数据分析也不是一个轻松的岗位想做好的话需要耗费很多心力不要轻易尝试

如果你了解了数据分析的岗位和工作情况未来的发展方向并对他也非常感兴趣那么也可以尝试一下毕竟职业当下的发展还是非常不错的并且未来可期