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项目数据分析师(数据分析师火了)

  • 公司招聘
  • 2024-03-12 10:00
  • 龙泉小编

这几年想转岗“数据分析”的人太多了,但我作为过来人说实话,建议你不要也没必要all in职业生涯在数据分析师上,一旦失败,对于普通人来说成本太大,可能不进反退。

为啥这么说?

因为数据分析其实和语言一样,本质上只是一种技能,必须同时擅长其他专业领域知识(比如你是财务、运营、人力,把自己专业领域知识+数据分析技能结合起来),才能走得长远,这种复合能力的价值是远大于一个普通的数据分析师!!而且也能为自己后续的转型铺好路。

千万千万不要因为数据分析被炒的火热,就一拍脑袋决定放弃现有工作,转行做数据分析师。特别是现在行情还不好,各大厂业务线都在裁人,这不是我在危言耸听,我的pyq里已经有好几个数分朋友在家抠几个月的脚了....这股凉意也真不是只在互联网上吹吹罢了,而是真实发生在身边的。

除了行情不好,最可怕的是,数分行业在国内逐渐开始又卷又水了起来

卷在哪?

拿2022年来说,就我知道的,一大堆国内外高校硕士今年秋招想卷进数分的,别说offer了,投了几十份简历,面试机会都没几个,投了就是石沉大海,招聘官网上的数分hc跟闹着玩儿似的放在那钓人,本科985英G5,也只能拿到中小厂offer,还不是核心业务线。

本来今年因为疫情,几乎所有企业的hc都砍了一半以上,技术岗都不好找到工作,更别提数据分析这种从前两三年因入行门槛低、培训机构热推而卷到飞起,hc屈指可数的行业了。

这个行业的好岗位实在是太少,但想进来的人又太多。除非你是海外名校或者国内985211本土高校的计算机/统计/BA/数学专业毕业的数据人才,否则很难在这片红海里找到工作。(我这里主要说数据行业的好工作,如果是一些传统行业的基础数据员岗位,还是好找工作的)

水分在哪?

一是企业。

表面上看好像什么企业都想要数据分析,但你要明白,你们对数据分析趋之若鹜的同时,国内企业其实也是在盲目随众。现在哪个企业不搞数字化转型、不搞数据平台建设?其实你要问企业真的很需要吗?也并不一定是。很多企业就是招了一堆人天天做报表,当取数机器,等到寒冬来了,钱不好赚的时候,你猜先裁谁?如果你想做的是业务分析师,情况就更惨一些了,在大多数中小型企业和传统企业中,业务分析经常是被老板说没价值的,不能直接带来钱,时间久了你自己都会怀疑自己的工作是否有价值。

二是求职者。

主要是这个行业门槛太低了,情商高点说就是门槛不明显。可能很多人觉得学个r语言、学个python、学个BI就行了,其实用excel做统计都算是数据分析。所以数分的人多而不精。别看行业里人这么多,真正达到分析师高度的人很少很少,而大厂企业争得抢的是这样的人,未来不怕被淘汰的也是这群人。

说了这么多,冷水也泼完了——其实也是为了让你能保持清醒后再思考

我再接着说点职业发展的

第一种:针对还是想转数据分析的朋友

想清要做偏业务还是偏技术的数据分析师。其实数据分析做到一定程度会觉得有瓶颈,技术已经做到头了,但就数据分析来说,技术真的不是最重要的(虽然要说做到头还是比较难的,数据的坑纵深很大),业务在显性上会显得更重要。再牛逼的技术,对业务没有赋能,被砍掉也完全有可能,因为企业要靠业务来养,投入是要看回报的,不管是短期还是长期的。想做技术性的话,建议后期转型,不要限制自己只在数分。

第二种:针对想用数据分析帮助自己职业生涯发展的朋友

我的建议,分三步走:

  • 第一步:利用业余时间学习数据分析思维和工具
  • 第二步:在工作中,刻意练习自己的数据思维,多使用数据分析工具,孰能生巧
  • 第三步:让自己通过数据分析后的结论有价值地输出,让其真正辅助自己职业发展

针对以上三点,老李我展开来说下

首先,跟前文一样,千万不要贸然裸辞学习,要学会充分利用自己的业余时间,把数据分析当成是自己的一个必要技能来学习,这才能为自己日后的职业发展打下一个坚实的基础。

其次,现在网络上可以学习数据分析的资源太多了,不过学习资料这东西,在精不在多,只要找准1-2个你觉得不错的课程去学,坚持学下去,肯定会有所收获。

数据思维不是你上了几节课,看了几篇自媒体文就能学会的,这需要你在日常工作和生活中不断进行刻意的练习,只有才能让自己拥有数据分析的意识。

至于工具,老李我始终认为思维和工具是相辅相成的,思维>工具,你所使用的工具是根据处理的量级以及你要达到的目的选择的,什么意思呢?也就是说如果你的工作中,遇到的数据量不那么大的话,就没必要去学Python和R这些,把Excel学精就不错了。等到之后处理数据的量级大了,再去学FineBI/Tableau这些简单的BI可视化工具来辅助,去做数据分析报告/数据分析模型,例如做杜邦分析模型、经营分析报告、零售常用的RMF用户模型等。

财务人必会模型——杜邦分析法

企业经营分析报告

上面说了那么多,练了思维学了工具,要是最终没有输出有价值的结论都是白搭。所以要时刻记住,数据分析不是表面工作,最终是要体现在对业务的帮助上,因此有价值的结论非常重要!


最后分享一些感想

数据分析师没有你想的那么好,但也没那么拉垮,不要神话它,它真的跟大多数职业一样,也有自己的瓶颈和烦恼。且数据分析不仅是一种职业,更是职场人一种必备的技能,往大了说,人人都应该是数据分析师。说扎心点,在目前内卷严重的职场,不学点技能傍身,怎么体现出你的价值?


最后也顺便分享下我近期整理的一份数据分析流程知识图谱,内含数据分析12个常见分析模型、18个理论分支、136个详细知识要点和60多个实际分析场景案例,不懂或不记得的知识点拿出地图就能查,数据人必备!需要可自取,高清电子版获取方式↓↓

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