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谈谈当前商业数据分析师现状

来源:转行做DT 作者:TwilightZjy

众所周知,数据分析师有两个发展方向,一个是商业数据分析师,一个就是数据挖掘工程师。

两条路,一个更加偏向业务,另一个则更加偏向算法及开发。

今天我们先不谈数据挖掘工程师,因为这个本身要求比较高,一般人很难短时间内达到。

所以我们先聊聊商业数据分析师。

所谓商业数据分析师,也就是和业务相关,需要配合业务去做一些数据分析方面的事情。

关于这些,网上已经有很多文章,一搜一大堆。

而且你看完仿佛对商业数据分析师的岗位职责和工作内容了解的很清楚透彻。

但我想告诉你,等你真正面试的时候你会发现大多数公司并不是想象中那样。

虽然好像都需要制作报表,发现数据中的问题。

但使用的工具以及工作流程依然出入很大。

为什么会这样呢?

之所以会造成这种情况我认为有三个原因:

一、我敢说现阶段 90% 的小公司并不知道怎么用数据来驱动业务增长。 二、数据分析师本来也就是这几年火起来的岗位,但本身岗位职责就不明确,所以每个公司的岗位定位都不一样。 三、不同行业的数据分析师,工作内容可能也有很大出入。

1、

例如大公司和小公司首先在数据量上就不一样,另外像金融行业和快消品行业的商业模式也有很大出入。

对数据分析师的要求也是相当不同的。

这也就造成了商业数据分析师工作内容上的很大差异。

另外稍微了解些数据行业的人都知道,对数据进行分析,并撰写报告只是整个数据分析中的一小部分。

80% 的时间都花在了数据处理上。

如果抛开这些去聊数据分析师需要掌握的技能,根本就没有意义。

2、

就以我而言,我现在交行信用卡的岗位就是营销数据分析,但是现在的主要工作做一些统计报表,或根据市场部业务的一些筛选规则来提取客户名单。看起来好像很简单,但是当数据量大到千万甚至上亿级别,表的数量达到几百张这种情况下,就不那么简单了。

首先要确保提取数据的准确性就不能光靠肉眼去看。

其次了解各种表的字段含义,关联方法,就需要大量的时间。如果用我现在的工作内容去匹配网上介绍的商业数据分析师的工作内容,估计一个都匹配不上。

而之前找工作时面试世界500强公司的业务分析师一职,甚至还需要经常和对方业务人员进行电话沟通。

另外之前我找工作的时候就发现有很多公司根本就没有数据分析师这个岗位,只是看到别的公司都在开设这一岗位,所以觉得自己公司也很有必要招一些数据分析人员。但对于如何用数据来驱动业务,完全不清楚,也不了解。

3、

所以现阶段去看那些介绍商业数据分析师的各类的文章,不如多花时间考虑下,自己为什么要转行做数据分析,并且为什么要选择这个行业。

是因为高薪?还是因为这个行业未来有发展前途?亦或是自己比较感兴趣?

我当时的想法是:

一、数据行业未来发展前景很棒(至于为什么,后续文章会好好聊一下这个话题)。

二、要尽可能多的接触数据,数据量越大越好,这对培养自己的大数据思维有一定帮助。所以最终我选择了交行信用卡。

但我并不是说银行是多么好的选择,而是当时我拿到的 offer 里面只有交行信用卡符合这两点。

所以只要能够和数据打交道,并且数据量够大,我就能够接受。至于工作内容是什么样,我觉得暂时不那么重要。

毕竟当你能接触到数据,而且又想做一些分析类的东西时,完全可以在公司做这些东西,毕竟真实数据一般都很难能够拿到的。

如果你已经有比较喜欢的行业,那么就去多看看这个行业内的商业数据分析师是什么样的?然后再有针对的进行学习。

如果你也不知道要去什么行业,那就像我一样先想清楚自己最在意的是什么,然后抓紧时间去投简历面试。

有些东西只有当你亲自看见,并且聊过之后才会有一定的认知基础。

4、

最后如果现在还没有入职的小伙伴,不妨把路子放宽一点。像数据运营,业务分析师等这样的岗位也都可以考虑一下,最主要是要能够接触到数据,其他的都是可以考自己努力去弥补的。

尤其还没有什么面试的小伙伴,有时候曲线救国也不是不可行。

说一件比较悲观的事情,最近公司离职的人还挺多的,但我听领导说我们公司今年不招人。不知道其他公司情况如何。

另外数据行业发展也是非常快,可能今年会 Python、SQL、Excel 还能找到工作,但到明年说不定最低要求就变成对业务要比较了解,或者是懂建模也说不准。

要知道现在各大高校已经纷纷开设数据专业,等这些人毕业以后,你能和他们拼的只有经验了。


本文分享自微信公众号 - Python数据科学(PyDataScience)

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原始发表时间:2019-06-12

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