数据分析职业发展

数据分析职业发展

数据分析师是企业的贤内助,可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益

的最大化。

企业经营决策U数据分析

小字军/u/268767583^

因此，数据分析工作越来越受到各界的青睐。被《HR管理世界》评为七大盈利行业

之一，也被视为我国二十一世纪的黄金职业。

在这样的背景下，有些网友想进入到数据分析行业，但对怎样规划自己的职业之路比

较迷茫。这里我谈谈自己的某些浅显理解，与大家切磋。

这个话题可以分解为三个详细的问题:

1、数据分析有哪些发展方向？

2、数据分析的晋升空间有多大？

3、怎样规划数据分析的职业之路？

概括起来，数据分析师的发展方向重要有三个。政府机关、企业和研究机构。

一、方向A:政府机关

重要有两类，一类是计委、经委、记录局等某些经济综合管理部门所设有的调研处、

研究室和情报所。记录部门还分别成立了都市调查队与农村调查队，常常开展社会和市场

调研工作，为政府的决策提供支持。第二类是商业、粮食、物资、银行等经济主管业务部

门会设有信息中心或调研室，从本系统、本部门的业务出发进行专业性调研，提供支持本

部门的市场信息。

二、方向B:企业

诸多企业有专门的数据分析岗，例如我此前在新浪房产频道做客户分析师；再例如，

我有朋友在普天做战略分析师。此外，像宝洁、联想、惠普等诸多企业都会有专门的数据

分析岗。

那么企业中数据分析身的职位名称详细有哪些？数据分析谢的需求在不一样都市和行

业间是怎样分布的呢？

1、数据职位名称

有诸多啦，按分析层级分，有调查员、分析助理、分析专人、项目经理、研究主管、

研究经理、研究总监等；按分析内容分，有投资分析、战略分析、媒介分析、信用分析、

网站流量分析、财务分析、客户分析等。

分

调析项目经理

查专研究经理

员分析员研究研究总监

助理主管

蚊央战媒介财务分析客

略分析r

分信用分析分

析国卷前身为随析

ate

那么，不一样都市和行皿对数据分析的需求量有多大呢?以智联招聘为例，我在5月

初，在智联招聘上输入"分析"这个关键词，得到了不一样都市和行业对数据分析岗需求

量的不完全记录。

2、不一样都市对数据分析岗的需求

重点城市数据分析盲需求量的不完全统计

城市数据分析岗需求量需求挂序

北京>1000001

上海478162

广州208043

深圳178584

天津124935

成都118586

杭州112137

南京100398

武汉88139

西安829410

济南639311

长沙517812

注：数据耒源于智联招聘，截止到5月8日，互找的关键词为“分析”

从上表中可以看到，数据分析需求前三位的都市依次是：北京、上海和广州。

3、不一样行业对数据分析岗的需求

以广州为例，从下表可知，需求前两位的行业分别是计算机软硬件IT行W及电子商务、

重点行业则分析岗雷求量的不完全统计

行业职位数

计其机软硬件及1而业6976

电子商务与网络游戏5498

金融保险2368

消费品3635

咨询业与广告媒体3854

大型设备等重工业4308

房产家居2421

其它3112

注：数据来源于智联招聘，截止到5月8日，查找的关犍词为“分析”

网络游戏。

尤其是电子商务，由于运用互联网，可以比老式零售业具有更好的数据搜集和管理能

力，能积累海量的数据，因此更看重从海量数据中挖掘顾客偏好和市场机会，因此我们可

以看到百度有百度商桥、阿里巴巴有淘宝数据魔方、而亚马逊、京东、当当、卓越网都会

大量招聘数据分析师.

为何我在记录数据分析岗的需求量时，在智联招聘上输入的关键词是"分析"，而不

是“数据分析”呢？由于像战略分析、投资分析等岗位虽然没具有"数据"字样，但仍是

数据分析交。这样会产牛另一问题，没有包括"分析"字样的数据分析度就没有包括在我

的记录之中了（例如研究总监、调查员等X因此，以上的记录只是粗略的，实际上的需求

量要比这个记录成果大得多。

在企业做数据分析师，你的价值能不能体现，首先取决于你自己的专业能力，另首先

还要看领导重不重视。有一种网友曾经跟我埋怨说，他在某一种企业做数据分析，他的领

导总是让他创新，不过，第一，他拿不到数，他们企业各部门之间的条块分割非常严重,

其他部门不乐意给他提供数据支持。第二，领导不给他配人，他们部门就他一种，光做基

础数据的整顿就常常要加班，主线没有经历再去做深入的研究。为此，他尤其苦恼。我给

他的提议是，向领导争取权利和资源（获得其他部门数据的权利；壮大数据分析队伍的资

源I假如领导不给，就跳槽。

因此，要去企业做数据分圻，需谨慎选择，例如面试时注意面试官问你的问题与否专

业、企业承诺给你的发展空间有多大、基础数据搭建的水平怎样、向企业里的熟人或师哥

师姐问询、或者实在找不到可问询的人，可以到微薄或论坛卜提问等等（有条微薄说：现

实中人们用真名字说假话；而在微薄上人们用假名字说真话。）

三、方向C:研究机构

第二种方向是去专门的研究机构，例如市场研究企业、征询企业、证券企业、投资企

业、广告企业、研究院等等。

由于这些研究机构是专门以数据分析为业务的，会很重视员工的专业素养的提高，往

往能给你提供参与项目和参与培训的机会。通过项目和培训L会高强度地强化你的能力，

让你在2、3年的时间里就掌握数据分析的基本流程、措施模型和工具操作。

我在市场研究企业工作了3年，详细说下市场研究企业的状况吧。

我国的市场研究企业突破1500家，可分为国内的调研企业和国际的调研企业，国内

的调研企业像、零点、新生代,CTR、华南国际、艾瑞、易观等等，国际的调研企业像埃

森哲、尼尔森、荒普索、盖洛普、麦肯锡、GFK、TNS等等。

给大家两个重要的网址，大家可以自己做更详细的理解。

一种是中国市场协会的网址，进入后，点击"会员专区"就可以看到某些市场研究企

业的简介和他们的网址，这里的企业一般规模比较大，以研究为主，一般规定硕士学历，

在北京的平均月工资应当在4、5千左右，假如有经验、能力好，会更高些。其他地区会

有所差异，做个参照吧。

-camr.crg▼»

早过云成点i，而即IWv牝原市2宜）3公日》6史打开“呻•QWK♦7.&E­“.

।依**M酊密小rwxTy'

中国市场信息调查业协会

CHINAASSOCIATIONOFMARKETINFORMATIONANDRESEAR(

、翌闻•分会与NfiWttft会员。毒会员考区WRttft行业研究检会刊物

双月访讥/

■《双月通讯》弟12册.pd

•《双月通讯》SnS.pi

•《双月通讯》Mioft.pd

■《双月通讯》S9W.pdf

•《双月通讯》S8W.pdf

•《双月通讯》JK?».pdf

第二个是3see网，网址是，进入后点击"调研企业"可以看到某些企业名目.不过，

我个人感觉这里面所收录的企业大都是执行企业，以市场调食为主，例如联合威道、济南

城远等，我们之前有过合作。这些企业重要招聘访员，工资也许偏低某些。

上Wgs■■岬要用■研亢也公■■■入•■・公・

21餐方祈*5%公喜a8方正骗克©沟大运7修♦公■・M^raW4HB

虹达”电2M期1«••布场瞬完2口■后管

由访何典借助手机.

M摇，（芟文*佶更$

平板进行的面对面・—而・海・¥(*■

・

NH1201田"电子行妇t♦力分析员用M/14方强.Ml力•花湖帆|

811・"I♦力分析及■圮M力步灯f•・Fa»Ril・仿工

x>ih工话及寺A&a取"0<太后中5・

•・HMI而・1布・

X>n・20l声诩及中宓如SSVCSVGT文行位

.・内册/Q3I・

应H0修

a】1・201父过X中fltt用3”尸式和酸将3倍・三州”9值・备丽

在市场研究企业工作了3年左右也许会碰到某些瓶颈。由于，大多数市场研究企业是

看数说话，只会数据分析的模型和工具，对客户的业务究竟是怎样运行的并不清晰。因此,

做了一段时间之后，会有套模板的感觉，所提的提议也是隔靴搔痒。

因此，诸多在研究机构工作了3年左右的人会跳槽到甲方，这样有数据、措施、工具

和企业的业务相结合，数据分析对企业决策的价值就会发挥得更为充足了。

第二个问题：数据分析的晋升空间。

晋升空间的问题可以从职位晋升、薪酬晋升和发展途径三个方面来理解。

一、职位晋升

职位晋升取决于你的能力到达了哪个层级。一般而言，数据分析师有三个层级：助理

数据分析师、数据分析师、高级数据分析师。

心八冬八小

怎样来评价你处在哪个层级呢？重要看三个方面：业务分析能力、执行管理能力和业

内影响力（参照@数据化分析的《数据分析师的层级》I

1、业务分析能力

按照业务分析的流程，业务分析能力可细化为5项详细的考核指标。

方案世针

今新方法

展琬僚东

饰值应用

三个层级的数据分析师在这5项细化指标的详细区别见下图。

上面两张图是三个层级在业务分析能力细化指标上的详细体现，那么，怎样综合考量

它们在业务分析能力上的综合体现呢？可以用层次分析法。

层次分析法的详细操作环节见后文，这里只给出分析成果。即三个层级的排序向量为：

2、执行管理能力和业内影响力

助理数据分析师数据分析师高级教据分析师

综合以上三方面指标，数据分析师的职位晋升途径如下图：

数据分析师的职位晋升

业内影响力

00.20.40.60.8

—左硼皿XL

不一样的职位，对应着不一样薪酬体系。一般来说，在北京，数据分析助理，月薪在

-4000元左右；数据分析师，月薪在4000-8000元左右;高级数据分析师，月薪在8000

元以上。

备注：由于我没有搜集到数据分析师薪酬方面的权威记录数据，只能根据自己的从业

经历估计出的一种大概的平均水平，比较丰观.由于薪酬状况还要看地区差异，看行业发

展，看企业实力，因此估计成果不适合普及，只能作为参照。特此申明。

三、发展途径

前面的三个层级更多体现的是能力的提高，是诸多数据分析师的必经之路。而抵达了

高级数据分析师之后，接下来该怎样走，则往往有诸多选择。看看身边的同事和微薄上的

牛人所走的路，我把数据分析师的发展途径归为四种（如有不全欢迎补充），你要选择哪条，

需要结合自身的或好爱好和资源实力。

数据分析牌的发展轨迹