有志于转行数据分析的朋友们好~古牧君今天大胆开麦,针对近年来网上各路培训班营造出来的“人人都是数据分析师”热潮,给出一些个人看法。希望能让所有冲动转行的小白们都先冷静下,想清楚到底要不要做之后,再去行动
本文篇幅适中,内容环环相扣:
1,目前市场上数据分析的热度究竟高不高?
除了体感上遍布各大平台的培训机构广告,我们还可以查看产品经理 v.s 数据分析师的百度指数,在对比中量化解答这个问题:
可以发现,这两个岗位都是源远流长,从互联网诞生伊始就存在了。但直到19年之前,产品经理的热度都是2倍于数据分析师的;而从19年开始,数据分析师的热度奋起直追,加之产品经理逐渐降温,导致两者差距已经缩小到50%以内了
2,数据分析师的实际需求量到底大不大?
既然是市场, 就要讲供需关系,供给侧那么火热,需求侧呢?我们直接从大型互联网招聘网站的岗位搜索结果来看,在限制城市、岗位和工作年限的前提下,对比产品经理、看下初级数据分析师在不同城市的实际需求量:
该网站不会直接显示某个岗位在全国的实际招聘总量,比如超过500时就只会显示500+,我们只能变通一下,收集全国6大互联网重镇初级产品经理 v.s 初级数据分析师的招聘量,在对比中偏定性的了解后者的实际需求量到底有多大:
从上图中我们能很清晰的得到2个结论:
3,为什么会出现“人人都是数据分析师”的现象?
仅凭个人主观感受,有如下两个见解:
4,普通数据分析师日常工作内容都是啥?
古牧君人肉整理了招聘网站上1~3年数据分析师的岗位JD,抽取一些共性内容列举并解读如下,首先是岗位职责部分:
其次是岗位技能部分:
5,应付日常工作都需要掌握哪些技能、又有什么门槛?
我们继续把上述技能归纳总结,看看为了应付数据分析师的日常工作,到底都需要哪些核心技能:
SQL,提取数据必备技能,学起来也方便,随便买本讲SQL的书就能入门。后续随着实际使用中遇到各种问题再网上搜复杂的代码写法就好,不必前期太磕死书本;不过这种程度只是入门级别,当数据量较大的时候,还要考虑代码的性能,这些就不强求
EXCEL,也是各种工具书铺天盖地。提取完数据后,简单的数据处理啊、作图啊制表啊都在这里搞定了,可以说数据分析师80%左右的工作,就靠SQL+EXCEL了。对EXCEL没必要追求太多的奇技淫巧,工具而已,用到的时候查一查就好,说到底还是要服务应用(对数据可视化感兴趣想自学的,推荐下面这本)
Python或R或SPSS等,这些都是数据挖掘的工具,是日常工作中相对“高阶”的那一小部分。虽然不鼓励炫技式的工具使用,但知晓基本的数据挖掘,还是有利于拓宽分析师的思路。比如很多数据集,常规的统计分布可能看不出什么端倪,这时候就需要聚类试试;当我们想要预测些事情的时候,回归啊分类树啊这些基础的模型算法也会有用武之地。Python和R都需要写代码来操作,而SPSS则更像EXCEL、鼠标点点点就OK了。重要的是,要理解这些工具背后模型和算法的原理,知道它们适用的场景和优劣势,才能真的驾驭工具
逻辑思维真是的一切的基础,有条理分主次的表达自己的观点,同时也要能抽丝剥茧的分析问题解决问题,对数据分析师来讲很关键;如果非要说有什么方法论,我觉得对比细分溯源就挺好的。举个例子,今年腾讯的热度是1000万,这个数说明啥?首先要问清楚热度是怎么定义的,然后要找个参照系,比如跟去年比,才能知道是高是低。进一步,如果比去年高了,那是为什么高的?可以从不同维度进行细分溯源,比如从时间维度上,看看是否仅仅是某个月暴增导致的?再比如从对象维度,看看针对腾讯的讨论是说公司、还是说领导人、还是说产品?也可以从数据的来源渠道细分看,是新闻媒体的报道多了、还是网友在论坛贴吧的讨论多了?
你说是先有方法论才能做成一件事情,还是先做成一件事情再有的方法论呢?很多时候,方法论已经被我们这个时代过度消费了,它成了成功者的事后诸葛亮。就像历史一样,是被掌握话语权的人随意粉饰打扮的小姑娘
6,哪些人不建议零基础转行数据分析?
既然门槛都知道了,那么对应哪些人不适合零基础转型,也就一目了然了:
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