懂数据分析的应届生工资到底有多高?
分类:留学新闻2020-06-10
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)
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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;
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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;
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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;
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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
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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;
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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;
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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;
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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:


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
