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数据分析的求职前景,你关心的都在这!

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数据分析的求职前景,你关心的都在这!

释放双眼,带上耳机,听听看~!
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编辑导语:你是否关心数据分析的求职前景呢?其求职前景又是怎么样的?本篇文章中,作者针对几个问题进行了解答并发表了观点,深入浅出地将数据分析的求职前景展现给大家,推荐想要了解数据分析求职前景的群体阅读。

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转眼已是2022年初,新的一年又在招手。辞旧迎新,大家总会关心未来前景。今天,我们就系统讲一下,2021年数据分析师前景问题。

一、是否适合进入数据分析行业

问题1:2022年,还适合进入数据分析行业吗?

答:这是个伪命题!

根本不存在数据分析行业!

根本不存在数据分析行业!

根本不存在数据分析行业!

重要的事情说三遍。

行业,指的是:汽车、金融、电信、零售、食品、贸易,这些业务类型。

数据分析是一个工作岗位,每个行业都多多少少的会有这个岗位。

数据分析不是行业,更没有“全行业统一标准”这种玩意。

不同行业之间的差异判若云泥。

甚至同一个行业内,比如金融行业,证券、银行、互联网金融、地下钱庄、第三方信用机构、催收公司……差别都是天上地下。甚至一个细分行业,比如银行,内部的总行、分行,个人银行与对公业务,信用卡中心,都差别巨大。

更不要说:互联网行业,在2022年,没有哪个行业不是互联网行业。几乎所有行业都有电商、新媒体在做,几乎所有传统意义上互联网公司,都有线下业务(生鲜、O2O)在做。行业的边界非常模糊。

因此,想要2022年混的好,第一重要的事是认真仔细研究就业市场,看清楚每个公司具体业务特点。而不是装着诸如“互联网行业遍地黄金人人年薪百万”“我在催收公司统计表格也是金融行业数据分析师了”这种幻想,自己骗自己。切记切记。

二、转岗做数据分析

问题2:2022,我想转岗数据分析,难吗?

答:这个问题的关键在于“我”是谁,从哪里“转”。

有的工种,天生和数据分析距离近,有的则比较远(如下图)。

数据分析的求职前景,你关心的都在这!

有的行业,天生重视数据,因此个人能力积累多,有的行业天生数据匮乏,因此个人能力积累少,肯定积累多的容易转。

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个人条件,肯定越适合996,难度越小。数据技能懂得越多,肯定难度越小。年龄在24-29岁之间,单身,学历高,学校好,计算机专业,有从业经验,hadoop、spark、java、python啥都会的,肯定更容易中哈。

至于缺几样能不能过,就看和谁竞争了。这里还挺拼运气的。所以大家可以看具体岗位要求,评估自己的差距。要具体到一个岗位才知道难不难。

三、是否适合做数据分析

问题3:2022,我适合做数据分析吗?

答:适不适合,主要看自己想要什么。

想改善工资的,最好量化想从多少提升到多少

想不加班的,考虑好能接受的薪资底线

想找升职机会的,考虑好是否能带下属,带项目

想找行业风口的,考察好具体的业务类型,发展趋势

有了清晰的目标,再去找对应的岗位和公司,再看能不能面成,试几次自然知道适不适合。这个其实也和数据分析类似,不去做ABtest,光坐而论道地分析,怎么都出不了结论。况且,找工作是个相互看对眼的过程,你想看人家,人家不见得看得上你呢。

当然有些同学会说:“就不能毕其功于一役,21天0基础进入头条年薪百万!一炮搞掂!”额,想法很好,但是能不能实现,这个问题下边单独说。

四、数据分析师的门槛

问题4:可是,我看网上都在说数据分析师门槛低,工资高,还能转行数据科学家年薪百万,进入头疼阿,30岁身价过亿!

答:你这个“网上”,是某乎吧,毕竟人人百万。

都在说,工资高,门槛低三件事不会同时存在。这是个基本常识。(如下图)

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真相1:高薪的数据分析师,门槛都不低。想进大厂的人多了去了,单纯拼背景,拼经验,拼资历就能刷下99%的人,根本轮不到拼技能。

真相2:门槛低的数据工作,前途都很渺茫。只是做个统计、拉个数、平时没人搭理的数据专员遍地都是。

真相3:数据分析和数据科学不是一个工种!技能树完全不同。而且数据科学比数据分析还要内卷,基本上都是毕业生里挑最顶尖的。

至于为什么有那么多人宣传:低门槛,高薪。这么说吧,上次陈老师听有人这么讲,还是传销大会上,一个油头粉面的主持人有请被XX神药治好了癌症的李奶奶上台分享。

对了,这帮人还喜欢用以下词语:

“感谢XX老师带我进入XX行业”

“我是二本,21天0基础逆袭进入XX”

“我要为自己和家人创造幸福的生活”

“我学习一堆XXXX技能就能拿大钱了”

头脑稍微清醒一点,都知道这些是托。然而为啥这些卖神药的总有市场呢?因为病急乱投医,人在着急的时候,总愿意相信有这种神秘的力量。“万一是真的呢”。所以习惯就好了。

五、数据分析技能

问题5:可是,我听别人说现在是数字化时代,那数据分析肯定是超牛技能了吧,我一招数据分析,其他人都跪地大呼不可战胜的那种。

答:完全不是!

所谓数字化转型,是由数字化生产线、数字化媒体、数字化互动渠道,数字化营销方式等一系列系统与基于系统衍生出的运作方式,所结合成的一个整体。不是以前张嘴说:“我觉得”,现在张嘴说“我看了个数”就是数字化了。

在这个体系里,利用数字技术改造传统生产线,创新媒体与互动形式,基于数据开展管理、策划、执行,都远远比“分析一个数”重要的多。数字本身的价值,要远超过分析。

所以,即使是数字化时代,数据分析还是个支撑岗位,还是个辅助角色,还是个可以在企业经营不善的时候首先被炒掉的工种。数据驱动业务,指的是:“老板用数据驱动业务”,不是说你跑个数写个ppt,销售、运营、供应链、营销的各部门总监、经理们就对你俯首帖耳的。想太多了,被人呼来喝去催着要数才是常态。

六、如何做个人成长计划

问题6:那么,想要做靠谱的个人成长计划,怎么办?

答:面对2022年最该干的事,就是停止听各路人马瞎说。

特别是停止听那些“土木/机械/生物专业,二本毕业工地搬砖,21天0基础自学excel,sql,python进入互联网大厂月入3万,半年转行成为数据科学家,拿下头条年薪百万SSP offer,现在分享一下学习数据分析技能的书单吧”的人瞎哔哔。

认真思考(如下图)

数据分析的求职前景,你关心的都在这!

找工作之所以叫“找”工作,就是你得找,才有工作。为啥不叫“吹”工作,因为光听别人吹咋面试没用。为啥不叫“学”工作,因为学是学不到头的,不去认真收集信息,不去匹配要去,光指望学,永远学不完。

就像数据分析,第一步是采集数据一样,做求职准备,第一步是认真收集目标信息,收集越多越好。就像数据分析要做Abtest一样,收集差不多就得去试试,记录过程,分析问题,这才是合理的数据分析师该有的素质。

脚踏实地地思考,认真地收集事实和数据,具体问题具体分析,才是破局的正道。也才是一个合格的数据分析师该有的基本素质。如果连这点都做不到,张口没有事实和数字,满嘴都是“我觉得”“我听别人说”“我以为”“本来不该是”……那真的,这个性格不适合做数据分析哈,哈哈。

有的同学会问:我已经入职了,数据分析的工作到底能做多久?会不会遇到35岁危机!有兴趣的话,本篇集齐60个在看,我们下一篇分享,敬请期待哦。

作者:接地气的陈老师 公众号:接地气学堂

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题图来自 Unsplash,基于CC0协议


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