数据分析入行必备知识,数据分析师的职业发展方向有哪些?
数据分析师的在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析师支持业务发展,优秀的数据分析师指导业务发展。
数据分析有什么作用?
数据分析师在不同类型、规模、发展阶段的企业中,发挥的作用不一样:
在企业发展初期,基本是没有数据分析师的。一个原因是数据量少,不用过多分析就能发现问题;另一个原因是互联网业务发展初期目标很明确,用户量是关键,无论用什么方法先把用户搞来,然后才有数据分析。
在企业发展中期,即业务上升阶段,这个时候需要大量的数据分析师,尤其是没有数据产品建设的企业。这时,数据产品和数据分析的工作基本是数据分析师承担的:定指标、做报表、可视化、分析和预测。
对数据产品建设的重视与否是影响企业发展速度和质量的重要因素。数据分析的最基础职责是帮助企业看清现状。看不清现状的企业是谈不上长远发展的。
企业发展壮大以后,数据分析团队搭建好了,基本上分工会更加明确一些。数据架构师、数据仓库工程师、数据产品经理、数据分析师、数据挖掘、算法工程师等共同构成稳健的数据团队。
数据分析师的职业发展方向
在了解了数据分析有什么作用后,我们现在就来深入给大家剖析一下数据分析师的职业发展方向。
总得来说,数据分析师的职业发展方向可以分为两条路:技术岗和非技术岗。这其实就是需要在“业务”或“技术”上选择一个方向。如果一个初级数据分析师希望在业务上深耕,可以选择的职位有两个,一个是数据运营,另一个是数据产品经理。
数据运营是运营岗位的一个分支,岗位职责是需要懂得运营业务模型,数据运营要求能通过数据分析优化运营决策。而数据产品经理,是需要懂得产品业务模型,需要通过数据分析来优化产品功能。
初级数据分析师如果选择技术方向发展,可选择的职位也有很多,例如算法工程师、大数据开发、数据科学家等等。对这些岗位的职责,可以参考下列的解释。
1、算法工程师
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。
2、数据开发工程师
数据工程师属于技术岗,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。
3、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。
最后说完了数据分析师的职业发展方向,再回归到最重要的行业本质吧。选择一个行业或职位最本质的因素就是赛道。这个道理很简单,人需要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。我们都知道只有在路很宽,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。