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入行数据分析可行吗?适不适合学习?近几年数据分析很火很多人都涌入数据分析看似热火朝天的行业,学习数据分析的出发点很多,有的为了让自己不落伍紧跟时代步伐,有的为了一份高薪体面的工作,还有的为了公司的发展逼着自己要去了解数据分析,还有一些啥都想学的学霸。
入行数据分析怎么样?
1、数据分析不是技术
很多人学习数据分析不知道学什么?开始就是python、模型,硬生生把数据分析当成了一门技术,到企业中工作傻眼了,感觉自己所学完全用不上,数据分析是服务要先建立自己的分析思维体系。
让自己具备发现问题、分析问题、解决问题的能力,这需要大量的实战经验,这是所有课程和书籍都无法提供的,需要自己去悟的,要想成才,第一步不是使劲学习,而是先要有一份分析的工作。
2、做技术的分析师工资比业务分析师高
企业的发展和人类社会的发展很相似,从无到有都需要一个过程要让分析发挥价值,首先要有足够的数据,其次是要有高质量的数据源,最后是要有小白能看懂的数据应用服务。
技术类、业务类分析师会长期存在,只是未来肯定是业务分析师的天下,大家拼的不是系统、算法,而是数据驱动的能力。目前很多企业的重头戏还集中在收集数据、高质量数据源方面,所以需要大量的技术类分析师,那这一波基础建设完成后呢?技术类的分析师必然要接受洗牌,而且需求会急速下降对应的工资也会整体下降。
现在很多企业内部都有自己的分析产品、各种分析平台,这些基础建设的重心迟早会结束,有很多企业花费很大的人力、财力造出来一个无比厉害的分析系统,最后发现业务方根本不用,甚至不会用,不知道如何用,这个过程迟早要结束的,以后会用数据的人会更抢手,现在的高薪并不代表以后也高薪,早日看清行业发展,做好自己的职业规划。
3、不要过分专注数据分析
接触过很多人开始的想法很单纯喜欢倒腾数据,感觉做数据分析很有意思,想成为一名优秀的分析师做几年后又感觉自己找不到方向了,不要太执着成为通才更适合生存学会随机而变。
有一些数据产品经理、数据运营、数据管理的职位出现,这是必然的产物,当很多分析套路常规化、规范化就需要产品来提高效率,当有很多分析指标、分析模型时,就需要数据运营来指导业务,当拥有产品、驱动时,就需要一个管理者去做长久持续的规划。
如果纯做数据分析会错过很多精彩的事情,没有这些事情输入你的大脑就很难在突破自己的职业瓶颈,数据分析其实也有等级,如看数据的高于用数据的,用数据的高于做数据的,做数据的高于整理数据,整理数据高于收集数据,越靠近行业的前端,往往这个事情理解越深。多学一些业务、产品、运营错不了,企业不是科研。
经常看到很多分析师对自己的报告配色、图表要求很严格也很讲究,当发给服务方时,发现人家根本不理你,最好的自己能让别人一起参与一起沟通一起完成,而极致的自己很容易让自己变的自大。
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