数据行业的高级岗位和初级岗位，到底有什么差异？
发布时间：2021-06-04 18:31:36 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：首先我们来看看，一个初级数据分析岗位，都需要具备什么样的特征： 1、工作内容： 初级数据分析岗位虽然也叫做数据，但实际的工作内容可能只有50%跟数据相关，比较重要的工作就是写写日报、月报(报表体系搭建)，取取报表数据(或是数据库取数)，抄送、上报数
|
首先我们来看看，一个初级数据分析岗位，都需要具备什么样的特征：
1、工作内容：
初级数据分析岗位虽然也叫做“数据”，但实际的工作内容可能只有50%跟数据相关，比较重要的工作就是写写日报、月报(报表体系搭建)，取取报表数据(或是数据库取数)，抄送、上报数据(指标数据监控)，简单数据处理(初级数据清洗加工)，做做PPT(数据报告制作与展示)等等。
数据行业的高级岗位和初级岗位，到底有什么区别？
初级岗位的工作通常比较机械，与业务的接触是很少的，很多公司的“数据分析岗位”其实就是“数据运营”，运营的内容占到大多数。
2、硬性要求：
EXCEL、SQL、PPT这些是必须要会的，另外还需要一颗能耐住寂寞的心和抗压力。
其中excel起码要熟练运用if、vlookup这些函数，sql要掌握嵌套查询、联合查询等基础功能，PPT能力不需要很出众。
3、加分能力：
BI能力、可视化能力、业务能力，这些都是在简历筛选当中能让面试官眼前一亮的技能，其中最最难能可贵的就是对业务的理解能力。
比如给你一张网站的流量数据，你一眼就能够看出哪个数据有异常、哪个流程可能出现问题、每个环节应该采取什么措施，这就是真正的业务能力。
而且千万要注意!不要以为BI能力就是学一些SPSS、VBA、Python这样的工作，真正的BI能力是对数据的敏感度、数据处理能力和分析能力，也就是我们经常所说的“心中有数”。
数据行业的高级岗位和初级岗位，到底有什么区别？
我们随便从招聘平台上找一些数据分析岗位的招聘需求，就能看出这些岗位的门槛其实并不高，大量求职者涌入也造成了初级岗位的平均薪资，越来越不尽人意(中国的内卷化，你懂的)
我们再看看高级的数据分析岗位，都有什么样的特征：
1、工作内容：
高级(中级)数据分析岗位几乎随时都在跟数据打交道，简单的日报月报工作都可以用编程或者工具实现，每天最大的工作量就是跟处理业务的问题需求，或者配合数据部门进行建模、平台建设等工作。
如果是偏技术的，就是通过编程来处理数据、建立模型、预测数据等;
如果是偏业务的，就是通过业务模型来分析数据、输出方案、提高业务绩效等;
2、硬性要求：
扎实的统计学、至少一门编程语言、至少一门BI工具、数据库基础和一定的算法基础，比如机器学习、数据挖掘等。
编程语言的话推荐是python或者R，BI工具国内基本会用FineBI、PowerBI等，以及多元统计、决策树、逻辑回归等数据挖掘知识。
 （编辑：广安站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
