最吃香的工作是数据分析师，小伙伴们都知道吗？_九个头条网——更少更重要
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最吃香的工作是数据分析师，小伙伴们都知道吗？
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九个头条网讯：最近，LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析，公布2014年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能。其中位列榜首的是统计分析和数据挖掘。事实上，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。有很多的轶事证据表明，数据至上的思考方式将带来很高的回报。其中，最著名的例子是2012 年，Netflix 准备推出自制剧。不过，在决定拍什么、怎么拍上，Netflix 推出了自己的秘密武器——大数据。通过在该网站上用户每天产生的行为，如收藏、推荐、回放、暂停等，包括用户的搜索请求等，Netflix 进行精准推荐，预测出凯文·史派西、大卫·芬奇和“BBC 出品”三种元素结合在一起的电视剧产品将会大火特火，由此大获成功。Netflix 官方称，挖掘用户行为的“大数据”已经很长时间了，《纸牌屋》是其数据分析结果的第一次战略运用。《纸牌屋》的成功得益于Netflix海量的用户数据积累和分析，但是也有人认为大数据挖掘和分析只能告诉你观众以前喜欢什么，没法告诉你观众未来会喜欢什么，有哪个算法能预测到《南方公园》这类黑马影片的成功呢？当然在具体创意方面，Netflix还是依靠人而不是算法的。招到合适的人，给他们足够的自由和预算，然后就OK了。Netflix的下一部原创剧“Arrested Development”请来的两位嘉宾演员，就不是算法决定的。大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。　　据报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。　　据了解，大数据分析师是大数据市场显值的一种表现，现在国内这样的数据分析公司只有100多家，重庆也只有两家，大部分是在北京。数据分析越来越受重视，企业开始倾向聘请在数据存储、检索和分析方面有所长的人才。对拥有这项技能的人来说，现在的形势可谓是一片大好。麦肯锡研究预测，到2018年，美国将面临数据挖掘和分析人才短缺，将有14万到19万个工作岗位等着“有深入分析能力的人才”，同时还急需150万“懂得运用大数据分析结果作出有效决策的管理人员”。本文整合自界面 梁晓憧 &LinkedIn公布2014年最吃香的工作技能，数据挖掘分析位列第一 及其它网络相关资讯
文章来源：从拉勾网数据看深圳数据分析师的职业前景 - 简书
从拉勾网数据看深圳数据分析师的职业前景
利用提到的方法对拉勾爬虫，然后进行数据分析。通过对局部地区某一岗位的总体分析，找出该地区该职位的职业发展前景规律。本文基于拉勾上2016年12月到2017年1月深圳地区数据分析师招聘数据，为这一行业的朋友作为参考；虽然数据略为过时，但变化也不大，规律依然适用。
各区职位数
各区域板块职位数
第一类别频数
第二类别频数
不同公司阶段招聘数量
全部职位平均薪资总体分布
不同类别职位薪资分布
不同阶段公司平均薪资
不同学历对薪资的影响
公司规模对薪资的影响
数据分析师的技术要求
高薪岗位top20
高薪岗位排名
综合人气top20
综合人气排名
在现今的市场认知中，数据分析师主要还是开发类职业。开发类的职位，无论是市场需求还是薪资都是无可撼动的最高。因此所以如果你不会编程，或者不想作一个程序员（比如我），那么应该重新思考一下职业规划。
如果你要在深圳找数据分析师的岗位，请去南山区，优先去科技园附近。
如果你去找工作，HR问你期望薪资，你就说20K，因为这是业内的中等水平（这是考虑了最高薪资，不过考虑到大部分的最高薪资只是一个幌子，因此20K当然是虚高:)）。30K基本就到了数据分析师的天花板，而这个天花板一般要5年以上的时间达到。
当然要找一个20K的工作也不是那么轻松。你首先要自己具备实力。对于学历，除非你直接攻读相关专业的博士，否则本科足矣，读个硕士作用并不大（尤其是国内的硕士），三年时间转化成工作经验价值更大。至于技术方面，Hadoop和Spark这类大数据基础框架是市场最为重视的，因此Java是最为需要的语言（这主要还是因为大部分的公司不知道数据工程师和数据分析师的区别，或者大部分的公司仍处于基础建设阶段，离数据挖掘、分析和应用还有不少距离）。对于懂行的数据分析师来说，Python是首选的语言，毕竟全能；当然R也是越来越流行和被重视；SAS也不错，金融行业很需要。无论是工程师还是分析师，数据库和SQL始终是重要的基础技能。
当你足够牛的时候，就是你来挑选市场了。去大公司还是小公司？去大公司。数据表明大公司的需求和薪资都显著性强于小公司。在移动互联网收尾，人工智能兴起的大数据时代，没有数据、没有资金、没有技术的小公司实在难有作为。
当然拉勾的数据既不全面，也不一定都靠谱（事实上许多HR的招聘需求都是抄来抄去）。因此，以上所有结论一定有某种程度的偏差，仅供参考。
一个努力学习的数据分析狮}