时间序列数据分析-时间序列数据分析步骤
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于时间序列数据分析的问题,于是小编就整理了4个相关介绍时间序列数据分析的解答,让...
扫一扫用手机浏览
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于数据分析师就业趋势的问题,于是小编就整理了2个相关介绍数据分析师就业趋势的解答,让我们一起看看吧。
从职位薪水来看,数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵,均薪在10k+;杭州、宁波和广州位列第二方阵,均薪在9k+;其他沿海及内陆区域中心城市,如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵,均薪在8k左右。
从职位量来看,北京、上海、深圳和广州位列第一方阵,职位量在30000+,杭州、成都、南京和天津位列第二方阵,职位量在20000+,武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高,职位量在10000+。
从行业需求来看,互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化***领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。
不管是在企业还是社会,数据都已经开始扮演越来越重要的“角色”。在这种大势之下,数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了,包括销售、市场、运营、策划、产品等等前端的职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作,甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。可以这么说,如果你在企业之中工作,你未来会开始越来越多的和数据打交道,这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。
这里给大家举几个例子:
现在的产品,由于销售渠道开始开始网络化,所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书,画画产品原型,做做产品交互的“好日子”已经过去了。这么说吧,越来越多的公司里,如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作,是基本上获取不到什么***的支持。
再拿运营来说,更加离不开数据了。大到做一个活动,目标人群如何划分,不同人群的方案是什么,预计投入多少产出多少,这些都需要数据支持;小到一个营销话术,也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说,现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。
最后再举一个后台部门的例子。现在的HR在做人力规划时,从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析,无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外,还需要业务数据,竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析,可以更加精确的制定公司的人力***战略。
数据分析师的前景是非常好的。人才需求旺盛,就业机会多,且不会被轻易替代。
数据分析师负责数据挖掘工作,运用Hive、Hbase等技术,专门对从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
无论是国内还是国外,数据分析师的人才需求都很大。
麦肯锡预测,2018年,美国的大数据工程师的缺口是20万人;国内的人才缺口的话,说几百万上千万的都有。
扩展资料:
数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中,有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务,建立数据部门,培养数据分析团队。各国***和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和***,数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
到此,以上就是小编对于数据分析师就业趋势的问题就介绍到这了,希望介绍关于数据分析师就业趋势的2点解答对大家有用。
[免责声明]本文来源于网络,不代表本站立场,如转载内容涉及版权等问题,请联系邮箱:83115484@qq.com,我们会予以删除相关文章,保证您的权利。 转载请注明出处::http://www.lzkypy.com/39053.html