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支陈娟后期部顾问

懂数据分析的应届生工资到底有多高?
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从公元前2000年文字诞生起

人类就开始采集数据

到1998年正式提出“大数据”这一概念

数据的发展已经横跨了

上下4000多年的时间

 

互联网时代,数据量激增

它们渗透到生产生活的方方面面

医疗、通信、金融、游戏、交通等

各行各业都离不开大数据

大数据也从采集、传输、存储、分析等各个环节

产生巨大的经济价值,推动发展

 

未来不是IT时代,而是DT(Data Technology)时代

最大的能源就是数据!

 

数据分析——比你想象的更高端

 

数据分析的起点是获取一份数据,终点是发现业务价值。数据不是数字,数据除了数字本身之外,还必须包含数字的来源、度量方式、单位、代表的业务场景。

 

分析的过程也是归纳总结的过程,并且从这些数据中得出有用的信息,这就是数据背后的意义。

 

比如你的老板需要你选择一个公司最匹配的明星代言人,这位代言人需要具备的特质是身高180+,粉丝量2000万以上,一年至少登过20次热搜,粉丝中女粉丝数量居多,你就可以通过对一些平台的明星商业数据进行分析,找到最合适的idol成为品牌大使。

 

 

实际上,数据分析并不是一项孤立的工作,因为未来的趋势就是“数据挖据+数据分析”。

 

什么是“数据挖据+数据分析”

 

数据分析(狭义)

 

  • 定义:简单来说,数据分析就是对数据进行分析。专业的说法,数据分析是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用;

     

  • 作用:它主要实现三大作用:现状分析、原因分析、预测分析(定量)。数据分析的目标明确,先做假设,然后通过数据分析来验证假设是否正确,从而得到相应的结论;

     

  • 方法:主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等常用分析方法;

     

  • 结果:数据分析一般都是得到一个指标统计量结果,如总和、平均值等,这些指标数据都需要与业务结合进行解读,才能发挥出数据的价值与作用。

 

数据挖掘

 

  • 定义:数据挖掘是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程;

     

  • 作用:数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测(定量、定性),数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律;如我们常说的数据挖掘案例:啤酒与尿布、安全套与巧克力等,这就是事先未知的,但又是非常有价值的信息;

     

  • 方法:主要采用决策树、神经网络、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘;

     

  • 结果:输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等,标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。

 

综上,数据分析(狭义)与数据挖掘的本质一样,都是从数据里面发现关于业务有价值的信息,从而帮助业务运营、改进产品以及企业更好决策。所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析

 

 

为什么我建议你学大数据?

 

专业人才紧缺

 

当今这个大数据时代,任何行业、任何岗位都在大量接触数据,企业对数据分析的重视程度也是空前的,逛下招聘网站,随便点开10个岗位,有9个都要求有数据分析能力

 

 

根据UN中国商业联合会数据分析专业委员会汇统计算,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT招聘职位中60%以上是在招大数据方向的人才。数据分析师成为大数据时代的宠儿,需求占比超过四成

 

 

 

就业薪资可观

 

在各大领域都在囤积大数据处理人才的今天,从业人员的整体薪资待遇也一直呈上升趋势。

 

Robert Walters的最新数据表明,香港所有银行科技相关的职位平均薪酬较一年前增加了5%以上。而最显眼的数据是,大数据架构师的薪酬增长了27%

 

 

 

以下是数据挖掘和数据分析相关岗位的工资收入水平,大家自行感受~

 


 

就业方向广泛

 

大数据的就业领域是很宽广的,不管是互联网科技行业,咨询行业,医疗行业还是食品产业、零售业等等,全都需要相关人才进行大数据的处理,以提供更好的用户体验和产品优化。

 

 

有的同学会问

每天面对这样的“大”数据

枯燥吗?难度高吗?

 

首先,任何一份工作都有枯燥的一面

其次,0基础也不是学习大数据的限制

如果你真的热爱它

开始了解数据并且有自己发现

甚至能做出自己喜欢的图表时

                              就会有满满的成就感…… 
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