PwC数据显示，
60%的雇主希望招聘数据人才
然而，仅有23%的数据相关毕业生
20个岗位在竞争1个求职者
今年秋招，
金融、咨询、审计、科技行业
都在疯抢数据分析人才！
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01
数据分析岗位人才缺口
数据分析师专门从事行业数据的搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。
1
人才供应紧缺
麦肯锡的分析报告显示，预计到2018年，数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万-19万，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师、经理的岗位缺口则将达150万!
连续两年，LinkedIn将智能商务列为企业服务“最热门的需求之一”。在Indeed.com可以找到60,000份与数据分析相关的职位。
*图片来源：美国企业与高等教育论坛报告
中国在这方面人才也高度稀缺，今年秋招，金融、咨询、审计、科技四大行业都在疯狂招募数据分析师。
2
人才供应紧缺
美国企业与高等教育论坛（BHEF）与普华永道（PWC）发布报告显示：约23%的毕业生有数据分析技能，但69%的雇主都希望求职者具备数据分析技能。
在这份报告中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，相当于20个职位在竞争1个求职者。
*图片来源：Linkedin
“数据分析的人才需求每年都在增长，而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。”市场对于数据分析的需求为何如此巨大？
  • 无法标准化和通过AI替代：数据岗位对人才的复合型能力要求更高，不仅要具备数学、统计学、机器学习等基础知识，拥有数据分析和数据挖掘能力，还要拥有大数据思维，懂得具体业务领域。
  • 数据成为企业重要资源：各个行业都开始用数据指导决策、预测行业前景、及时抓住发展机会、形成自己的竞争优势。数据分析不再是一项专业技能。
文科生可以从事数据岗位吗？

做数据分析一定要会编程吗？

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02
数据分析岗位薪资可观
数据岗位已成为目前最有潜力的职业选择之一。根据Glassdoor的最新权威数据，在英国，数据科学家相关类岗位的平均年薪高达4W英镑！
数据分析师：平均薪资57,261美元。
*图片来源：网络
数据科学家：平均薪资91,000美元。
*图片来源：网络
数据工程师：平均薪资90,286美元。
*图片来源：网络
商业分析师：平均薪资58,805美元。
*图片来源：网络
市场营销分析师：平均薪资52,736美元。
*图片来源：网络
03
数据分析岗晋升路径
1
数据专员
数据专员是入门级岗位，基本学会Excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。
2
数据分析师
面向的雇主主要是银行、四大、保险、投行。需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、R、Python、SPSS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力。
3
数据建模师
从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。能够熟练运用SPSS Modeler、PYTHON、R、SAS等至少一门专业分析软件，熟练使用SQL访问企业数据库。
4
数据挖掘师
数据挖掘更多是对海量数据进行挖掘，针对某一个具体的问题，寻找数据的存在模式、规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。
5
商业分析师
商业分析师定位更偏战略层，除了关注数据之外，思考维度会提升到公司业务的竞品分析、未来走向和战略制定层面。所需技能：Excel/SQL是必备项，VBA/R/Python 是加分项；通用能力、设计能力，用户需求的理解和抽象能力等。
6
数据科学家
数据科学家可视作为前几种岗位的资深从业者。需要具备更高效的方法，如计算机高性能编程技术；更需要具备带团队的领导力，
04
数据分析岗位需要什么硬技能？
1
Excel
Excel是数据分析的基本技能，分类、具类、关联、挖掘、预测数据统统都能实现。
Excel的快捷键很多，以下主要是能提高效率：
Ctrl+方向键，对单元格光标快速移动，移动到数据边缘（空格位置）。
Ctrl+Shift+方向键，对单元格快读框选，选择到数据边缘（空格位置）。
Ctrrl+空格键，选定整列。
Shift+空格键，选定整行。
Ctrl+A，选择整张表内容。
Alt+Enter，换行。
Ctrl+Enter，以当前单元格为始，往下填充数据和函数。
Ctrl+S，快读保存，你懂的。
Ctrl+Z，撤回当前操作。
2
SQL
不只是程序员的工具，而是所有从事数据分析、数据运营者必备的语言提取能力，大数据时代不管是大厂还是中小企，存放数据的工具从Excel转移到了数据库。
数据分析师应聘最常见的SQL题目：
如果有两个tables,一个table有全国用户名字、月收入，另一个table有全国用户的名字和所在城市，怎么用SQL找出“在北京工作月薪3000以上”的用户。
3
统计学
统计学是在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据数据，以便给出正确消息的科学。没有专业基础（统计学、金融、数学、计算机专业）的可以从统计学开始学。
4
Python/R 
必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。
5
Tableau 
当数据及其繁杂的时候，一张图表可以很好地反映数据的分布和趋势，而Tableau就是最佳的数据可视化工具，可以帮助人们清晰明了地查看和理解数据。
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