数据分析师薪资最高的是北京、上海、深圳,平均薪资超过12K;其次是杭州、宁波、广州,平均工资在1万以上;其他沿海及内陆区域中心城南京,以及重庆、苏州、无锡等,平均工资在9K以上。
数据分析师目前是一个热门职业。 他们有四大优势:门槛低、收入高、工作需求多、工作时间越越受欢迎。 这就是许多转行的原因。 所追求的理想目标。 那么号称平均年薪百万的数据分析师真实薪资是多少呢?事实上,这会根据地区和工作能力的不同而有很大差异。
2021年各行业域数据分析师薪资
1.地区薪资差异:
总体来看,数据分析行业薪资较高主要分布在三角、珠三角和京津地区。
1.北京、上海、深圳薪资最高,平均薪资在12K以上;
2.杭州、宁波、广州紧随其后,平均薪资在1万以上;
3.其他沿海、内陆中心城,如南京、重庆、苏州、无锡等,平均工资在9K以上;
2.薪资及相应工作能力:
数据分析师负责通过对公司数据的统计、整理、反馈,优化公司现有业务并探索新业务。
1.掌握各种工具(入门级)
主要用于满足公司的各种数据需求。 效率越高,工资就越高。 简单来说,他就是一个纯粹的工具,一个有基本职业技能的黄金矿工。 这个级别的基础员工很大一部分都是刚入行的新手,所以薪资以6K左为起点。
Excel和SQL计算:约150次/天
仅限Tableau、PowerBI等分析工具:约200次/天
Python/R语言、构建Basic型号:约300/天(薪资与掌握程度成正比)。 这部分称为“工具”的使用。
工作内容:
大部分数据需要处理,少部分数据进行简单分析。 基本上没有SQL权限可以更改数据源。 如果你很一段时间没有其他工作内容,只是做大量Excel报表,建议重新选择。 走到这一步还不够。 转型只是时间问题。 如果我们留在这里不动,这个行业的生命就会直接消灭。
职位名称:数据分析师、数据产品/运营等。 进入行业一段时间后,整体平均月薪会小幅上涨,稳定在1.2W-1.6W左右。 拥有现场业务的分析经验(中流砥柱)可以帮助公司做出正确的业务决策,并利用公司的框架来构建和维护部门业务数据。
工作内容:
向业务部门用户推广并提供数据,指导业务改进。 智能报表及数据可化平台设计,收集公司数据,为本部门业务发展提供数据分析帮助。 这个阶段的重点是数据分析的思维,进入“技术”的范畴。 这个阶段主要是积累技术经验、具备业务洞察力、数据报表设计能力。
职位名称:可化工程师、业务数据分析师、中级数据分析师等,年薪20W-40W左右。 公司的数据分析大脑(数据经理)独立负责一项或多项业务数据分析。
工作内容:搭建和维护公司数据主体架构,带数据团队完成数据相关工作。
项目管理
已上升到“道”的高度,为公司提出方向,以深厚的技术经验和敏锐的商业嗅觉,带动公司业务发展。 职位名称:数据科学家、数据分析总监、技术合伙等。 年薪与公司发展水平挂钩。 股票+创业分享,年薪百万基本可以实现。
3.各大公司薪资:以阿里巴巴、腾讯为例。 阿里巴巴最低工资13%+年终+加班费和股票折扣,技术岗位比P7之前的非技术岗位高出30%,正常运营3年内,达到年度总包并不难约70万。 腾讯员工的最低工资是12+1+1=14,但一般拿16-20,根据盈利能力一般有3个月的年终(参考王者荣耀1亿!!!)。 如果评级为3-2级以上,腾讯也会派发股票,总计75万的年度礼包并不难。
总结:数据分析师是行业新手,作为工具作者,难度比较大。 经过不断的学习和成,1-3年内拿到25万年薪很正常。 往前走,就看个对自我的追求了。
近年来,各大公司最年轻的P7基本都来自于数据方向。 除了前景明确、工资相对较高之外,这个职业还有一个明显的特点。 这个行业不依赖专业能力。 所以对于那些出身贫困、想要实现生理想、跨社会阶层的来说,这确实是一个很好的方向。
大数据分析师
岗位职责
大数据分析师是互联网行业常见的招聘职位。 从业员必须具有相关专业学习经验,精通常用程语言。 如Pvthon、R。 熟悉MySal、SQLserver、Oracle等一种或多种常用数据库,具备数据掘和分析能力。 他的工作包括:
1.根据数据分析需求和数据集现状设计数据平台架构和数据产品。
2.根据发展需要建立数据分析方法和标准,建立综合指标体。
3.负责开发和维护数据模型以及撰写技术报告。
4.负责数据上报并根据用户反馈续优化产品功能。
5.负责写标准化的产品开发文档并妥善维护,以及写产品功能列表和用户手册。
6.完成公司交办的其他相关工作。
技能要求
1.专业技能
非常直观的是,大数据分析师必须具备较强的专业数据分析能力。
(1)掌握分析工具的使用。 熟练使用常用数据分析工具,熟练掌握至少一种数据分析软件,是大数据分析师最基本的要求。
(2)自由运用分析方法。 大数据分析师应该能够自由地运用数据分析方法来完成相应的数据分析任务,这也是他们最基本的能力。
(3)了解高级分析理论。 许多企业对大数据分析师的理论水平提出了要求,不仅要求系统分析、建模方面的理论应用能力,还要求数据分析方面的理论探索能力。
2.管理技能
技术才掌握相应的管理技能并不是什么新鲜事。 管理技能已成为技术技能的有用补充。
(1)战略管理。 大数据分析师应利用数据分析结果运营中潜在的问题和机会,提出清晰的分析结论、对策和建议,为企业的战略决策提供决策支。 没有相应的战略管理能力,数据分析的结果只是僵化的信息,无法实现其价值。
(2)团队管理。 大数据分析和应用主要依赖于团队合作。 团队管理已成为大数据分析师的必备技能。 其中,沟通能力、团队管理能力和团队精神是大数据分析师的关键要求。
(3)项目管理。 大数据分析师不仅要能够通过团队合作进行数据分析并将分析结果应用于战略性业务决策,还要具备相应的项目管理实践能力并续推进所承担的项目。 但不同的公司在这方面的要求是不同的。 。
3.实践经验。 实践经验是大数据分析师的基本业务要求之一。 大多数公司要求候选具有3年以上的实践经验或工作经验,而这主要是与申请公司业务直接相关的实践经验。
4.基本素质。 企业对大数据分析师的基本素质也有相应的要求,主要表现为学历高、专业知识清晰。 在学历方面,申请必须具有大学及以上学历。
5.搜索能力。
(1)抽象归纳法。 大数据分析师应该能够提取和总结数据演化和变化的规律和趋势以及数据分析结果,从而预测潜在的机会和威胁,为公司的战略决策提供支。
(2)分析判断。 大数据分析师还必须善于分析和掘数据,利用一定的建模工具来分析和判断业务运营中的问题并提出解决方。
(3)文字表达。 研究活动离不开书面表达。 拥有优秀的写作能力,能够撰写严谨、深入的研究报告也成为大数据分析师必备的能力。
薪资
1.平均年薪:全大数据分析师职位的平均年薪约为234,060
2。 年收入分布范围:17%低于10万元;36%在10万元至20万元之间;47%在20万元以上;
3.不同工作年限的年度工资分配:一年内¥118,059;1至3年¥164,324;3至5年¥234,676;。
4.大数据分析师需求量最大的地区是深圳、北京和上海。
5.对于薪资最高的大数据分析师来说,最常见的技能要求是SQL、数据分析和PYTHON。
6.对大数据分析师需求最高的行业是互联网、计算机软件和电子商务。
就业前景
数据分析师的前景非常乐观,发展前景广阔。 所以我们不需要担心大数据分析的前景。 如果数据分析师转到业务端,他们最终可能会成为高级业务专家、总经理或首席执行。
如果你技术先进,拥有卓越的技术和工程技能,你就可以成为公司数据科学部门的负责。 一个常见的职位是数据科学家。
如果你的理论能力很强,又会写论文,你就可以成为研究所的主要导。 由于科研能力很强,我的导师现在是某科研单位数据部的负责。
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