数据分析师 招聘-{下拉词

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 招聘的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据分析师 招聘的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析师40岁之后会失业吗？
2. 数据分析师薪资待遇如何，一位过来人告诉你？
3. 学数据分析，成为数据分析师的前景怎么样？

数据分析师40岁之后会失业吗？

大概率会，互联网企业一般严格限制年龄在35岁以下，过了35岁一般都会限制招聘或者辞退。

数据分析师也是一样，身为互联网企业的中流砥柱，年龄40岁，很难找到工作，企业也不太会选择你这个年龄的人，除去不好管理之外，年轻人成本会更低。

数据分析师薪资待遇如何，一位过来人告诉你？

根据数据分析师的经验、技能和地理位置等因素，薪资待遇可能会有很大的差异。在一些大城市，如北京、上海、深圳，数据分析师的薪资普遍较高，一般在10,000元至30,000元人民币之间。

同时，高级数据分析师、数据科学家等职位的薪资更高。

学数据分析，成为数据分析师的前景怎么样？

数据分析师就业前景？

其实看这个问题最直观的就是去各类招聘网站数据分析师的招聘数量和薪资，其次再看数据分析师的职业路径。我们先一个一个来回答。

先看数据分析师的招聘数量。这两个截图都是boss直聘2021/06/01的截图，一个展现成都地区数据分析师的岗位数量，一个展现成都地区的数据分析师的岗位薪资。只用这两个图已经能看出直观的一些东西了。

其实我们在这两个截图可以看出两个问题，第一，在成都地区，数据分析师相关的招聘岗位是很多的；第二，在成都地区，数据分析的相关的岗位薪资是不错的。

大家如果希望在自己所在的城市看看数据分析师的招聘需求，可以自己用boss直聘搜一下，有个直观感受。

那么，在了解了数据分析师的就业需求和薪资问题之后，我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的发展方向之路，这里主要讲初级数据分析师的职业路径的分流。

总得来说，初级数据分析师可以往两个方向分流：技术岗和非技术岗。这其实就是往两个方向深究的结果：业务或技术。

如果一个初级数据分析师希望在业务上精深，并且能够在企业中有越来越重的分量。通常会有两个方向。一个是数据运营，另一个是数据产品经理。如上图所示。

如果一个初级数据分析师希望在技术上深耕，并且在某一领域举足轻重，那么通常有两个方向：算法工程师，大数据开发。做到极致了，就是数据科学家。

对这些岗位的定义，可以参考下列的解释。

1、数据产品经理

数据产品不但要运用埋点原理，使用工具抓取数据并分析，还要参与数据化产品的制作、挖掘用户数据需求、提炼数据产品方案、设计和推广数据产品的使用等。

2、数据运营

主要负责运营活动的效果分析，并且提出更好的运营解决方案。

3、算法工程师

他们运用数理统计知识、编程和业务思维建立数学模型，是当之无愧的产品灵魂。

4、数据开发工程师

数据工程师属于技术岗，他们负责搭建数据库、处理数据、维护数据安全等工作，主要是服务于数据的使用者，比如上文中的数据分析师、数据产品经理以及数据建模师。

5、数据科学家

数据科学家属于综合性人才，集数据分析能力（＞数据分析师）、统计学基础、业务能力（＞数据产品）、算法（＞算法工程师）与沟通能力于一身。这类人才属于数据分析行业中的顶配，各方面的能力都超一流，不过这类人才相当稀有，在行业中基本是可遇而不可求。

最后说完了职业分层，再回归到最重要的本质吧，这个本质就是赛道。这个道理很简单，那就是在一个天花板不断上升的行业，个人职业的发展的天花板才能跟着往上走。我们只有在一个路很宽，人不挤的赛道上才能够跑得快，也只有在一个资本都涌入的市场上才挣到更多钱。

关于这些，我们可以直观地看下面的数据，其意自明。据统计我国共计1400万数据分析人才缺口，未来市场规模将达到2000亿！

*数据来源于：中国信通院 前瞻产业研究院整理/清华大学经管学院《中国经济的数字化转型：人才与就业》

其次，从薪资上来看，数据分析师薪资水平逐年递增，随着未来企业对数据分析师的需求越来越大，薪资水平将会继续上涨。

综上所述，数据分析师的就业前景是非常好的，如果你想要成为一名优秀的数据分析师，先找到自己的方向，确立一个职业目标，再逐步掌握数据分析师的必备技能，在软件的基础操作上不断提升自己的应用水平。

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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。

北京数据分析师平均工资： 2017年，10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

北京数据挖掘平均工资： 2017年，21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%。

到此，以上就是小编对于数据分析师 招聘的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析师 招聘的3点解答对大家有用。