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數據分析師前景迷茫三個層次幫你做好職業(yè)規(guī)劃
一、數據分析師職業(yè)規(guī)劃——入門篇
入數據分析這個行業(yè)有兩個方向：業(yè)務與技術，可以選一個方向入門并逐步深入。
技術方向
著重于如何提高數據采集及運算速度，如何更有效的編寫統(tǒng)計代碼。這個職位通常適合喜歡做編程開發(fā)的同學，供職于各企業(yè)的IT部數據分析/數據產品/數據倉儲組。需要數據庫，分析語言，建模算法等開放方面的技能支持。近年來，隨著很多大公司ERP，CRM建設的完成，在BI與大數據方面投入資金加大，使得數據開發(fā)的薪資水漲船高，發(fā)展值得期待。
業(yè)務方向
著重于如何利用數據分析問題，如何從提煉出策略匯報給老板。這個職位通常在市場部/運營部/戰(zhàn)略發(fā)展部，供職于商業(yè)分析，數據運營，戰(zhàn)略決策等崗位。需要懂得市場營銷/運營的理論，對數據技術，數據來源有一定認識，有較強的邏輯能力，還得有一些業(yè)務實戰(zhàn)經驗。業(yè)務分析更適合有一定經驗積累的老鳥進階，新人直接走業(yè)務方向，容易論為表哥表姐。但術業(yè)有專攻，兩邊都會有最高境界，但大部分人起步還是要有個方向的。
總結：零基礎的新人建議從技術方向入手，起薪高，容易入職。有一定工作經驗的可以考慮業(yè)務方向，畢竟程序猿不是一個一輩子的工作，技術+業(yè)務才能混管理拿高薪。
二、數據分析師職業(yè)規(guī)劃——向上篇（公司層面）
1、技能上成為專家，職能上成為部門領導
2、成為各業(yè)務部門的好搭檔＆助攻
怎么做？
首先本身自己技術過硬就不說了，還要具備管理能力，帶好團隊，這是你披荊斬棘的好戰(zhàn)友。
核心——項目制，高層溝通，業(yè)務部門溝通，創(chuàng)造新數據產品！
擁有一大堆項目成果是成為數據分析部門leader的先決條件，因為有獨立項目經驗，述職時才有談資，換工作面試時才能在脫穎而出。
把自己的工作產品化，從常規(guī)工作中打造出產品。數據產品是數據工作價值的直觀體現(xiàn)，能被業(yè)務拿來用，能受到業(yè)務部門認同。在積極配和其他部門參與到重大的項目，提供產品/工具（而不是虛頭巴腦的人肉報表）支持，能很好的顯示成績。
和高層溝通，從上至下，推動數據分析工作并得到老板重視，不過這往往是最難的。這里提供一些推進的建議：多關注企業(yè)的痛點，對于那些高品、剛需的痛點，首先要去滿足；嘗試用數據分析的過程去優(yōu)化管理決策學會告訴老板數據分析帶給企業(yè)的效益；細節(jié)著手，潛移默化地培養(yǎng)領導和老板的數據化意識。
三、數據分析師職業(yè)規(guī)劃——向上篇（行業(yè)層面）
站在行業(yè)層面，還是有很多機會的。隨著近幾年企業(yè)對數據管理意識的重視，一些傳統(tǒng)企業(yè)也在推動數據化轉型，去一些有價值有潛力的傳統(tǒng)行業(yè)做數據工作也不失為好機會。
又或者你自己成為這個行業(yè)的推動者，成為咨詢顧問，幫助企業(yè)做數據治理，輔助并指導企業(yè)的數字化轉型，提供知識體系搭建的過程。進而也可以成為職業(yè)培訓師，為企業(yè)提供從體系化解決方案到數據人才培養(yǎng)的綜合服務，兩者都是高薪的好渠道。
其他想得更大一些，可以混管理圈，尤其是傳統(tǒng)行業(yè)，期待遇到認同數據價值的伯樂老板，邀請你當COO吧。
最后，大多數企業(yè)并沒有給數據人設置特定的職位和職業(yè)晉升通道，有些職位有些價值需要自己開拓，不給自己設限。
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