聊聊数据分析人员中的“专业”和“业余”

我上课的学员中，关于数据分析，“专业”的学员极少，估计占比2-3%就不错了，“业余”的占据了绝大多数，大多数来自于市场条线，运营、财务、生产质量等也有一些。

这里所说的专业和业余，没有水平高下之分，主要还是分工的不同，“专业”选手指在企业中主要从事数据工作的人员，而对于业余选手来说，主要工作还是做业务，例如销售主要的工作还是搞定客户，运营的人要面对业务中的各种问题，数据处理只是其工作中的一部分而已。

很多“业余”数据分析人员，在自身的业务上做得相当好，但是在数据方面，则显得基础薄弱，这不是水平问题，而是用得少，并且多少也不太重视数据。

随着大数据的普通，起码是大数据、人工智能等方面的普及，企业和员工起码在数据意识上有所增强，加上目前在东部一线城市数据分析人员处于暂时的短缺阶段，有一部分“业余”的数据处理人员已经开始关注自身数据分析能力的提高，甚至已经有一些人开始考虑跳槽从事专业的数据分析工作，这其中数据分析工作薪酬水平比较高，是重要的影响因素之一。

不过据我观察，目前的“业余”数据分析人员转型为专业选手的可能并不是很大，现在的企业处理数据人员多数是女性，有企业相关的负责人说，女性比较安静，适合于做一些后台的分析工作，而男性则在外面闯天下。对于女性的业余数据分析来说，有多种因素限制其转型，例如年龄、性别、编程能力方面的限制等，专业数据分析人员目前还是比较青睐年轻的男孩子，学习能力强，能出差，晚上加班不用担心安全，加上男孩子逻辑思维能力较强，编程方面相对女性优势明显等，体力也相对较好，能够适应强度较大的数据分析工作。

当然，女性数据分析人员也不用过于沮丧，数据分析领域很宽泛，我觉得女性可以加强一下统计工具的学习，例如SPSS、MODERLER等，这些工具并不需要编程，相对难度也不大，同时加强SQL等方面的学习，SQL虽然本质上也是编程，但是其编程难度相对于python等还是要小很多。据说所知，一些金融企业，对于SQL的要求就比较高，但是并不要求员工过多地编程序。

另外我自己的一个感觉是，现在企业中的人员，在数据处理方面的基础普遍还是比较薄弱的，我的一个感觉是水平比较好的学员比例应该不足20%，这种情况也很大程度上限制了数据的作用的发挥，这种情况的改善恐怕还需要比较长的一段时间。

据我的了解，现在国家已经是几十所高校开设了大数据专业，再有几年时间，大数据专业的本科生就要走向市场，可以想象，如果这些毕业生的质量过关的话，可以给现在的行业和企业提供不少数据方面的人才，同时也给现在的企业员工带来一些压力，我就曾经听学员说过，老板让手下的员工学VBA和python，学会了就要干活，如果干不了企业的活，那老板就准备换人。

总之，未来的企业中，专业的数据岗，我个人认为并不会出现大幅度的增长，但是企业会希望员工具备数据处理的能力，而这种能力对于员工的成长会起到比较重要的助推作用。