每天上升的疫情数据_揭秘 | 收入提升30%, 每天职位空缺10000+

如果过去几年是“人人都是产品经理”的时代，那么现在和未来肯定是“人人都是数据分析师”的时代麦肯锡表示:“数据已经渗透到每个工业和商业功能领域，已经成为一个重要的生产要素。”人们对海量数据的挖掘和应用预示着新一轮生产率增长和消费者剩余的到来“

不能进行数据分析，显然会被这个时代淘汰！

为什么应届毕业生需要掌握数据分析能力

每个岗位都明确要求

在当今大数据时代，任何行业和任何岗位都暴露在大量的数据中，企业对数据分析的重视程度前所未有。访问招聘网站，随机打开10个帖子，其中9个需要数据分析能力:

*照片来源:网络

只要公司有决策需求，就离不开数据分析工具以电子商务公司为例。数据分析可应用于以下7个方面。几乎所有的帖子都会被联系到:

*图片来源:互联网

被大企业追逐如果大学生申请工作的压力越来越大，那么能够分析数据的大学生反而被大企业追逐据统计，北京每天急需10000多名数据分析人员，大部分有一年经验的数据分析岗位每月收入超过2万。

*图片来源:互联网

跻身世界500强、英美烟草巨头、金融机构和小型创业公司。互联网技术公司和传统行业以及政府机构都需要数据人才。

*照片来源:网络上的一个网站

曾经总结了企业需要应届毕业生掌握的十项技能。我们发现数据分析能力排在第二位。同样，具有数据分析能力的应届毕业生更受企业欢迎。图片来源:互联网

赚更多的钱

还记得不久前公布的大学生平均工资吗？报告显示，2018年本科毕业生的平均月收入仅为5135元。但是对于那些能够分析数据的人来说，薪水更高。

根据英国的一项工作调查，掌握数字的雇员在收入方面比普通雇员高30%。就失业率而言，它比一般雇员低50%美国

数据分析条目需要什么技能？

需要具备:

扎实的理论知识(数学、统计、算法、模型)，

熟练的数据库操作语言(SQL，pl/SQL …)，

熟练的编程语言(Python，r …)，

丰富的实战经验(项目和工作经验)

Excel

Excel是数据分析、分类、分类、关联、挖掘和预测数据所能具备的基本技能

Excel有许多快捷键。以下主要是为了提高效率:

Ctrl+方向键，将单元格光标快速移动到数据边缘(空间位置)

Ctrl+Shift+方向键，选择单元格快速阅读框，并选择到数据边缘(空格位置)

ctrl+空格键，选择整个列

Shift+空格键选择整行

Ctrl+A，选择整个表格内容

alt+回车，换行符

ctrl+回车，从当前单元格开始，向下填充数据和函数

Ctrl+S，快速阅读和保存，您知道

Ctrl+Z，撤消当前操作

SQL

不仅是程序员的工具，也是所有从事数据分析和数据操作的操作员必备的语言提取能力。在大数据时代，存储数据的工具已经从电子表格转移到数据库中，无论它们是大型工厂还是中小型企业。

数据分析师应用的最常见的SQL主题:

如果有两个表，一个表有国家用户的姓名和月收入，另一个表有国家用户的姓名和城市，如何使用SQL找出“在北京工作，月薪超过3000”的用户

统计学

统计学是一门研究如何在数据分析的基础上测量、收集、整理、总结和分析反射数据以给出正确信息的科学。那些没有专业基础(统计、金融、数学、计算机专业)的人可以从统计中学习。

Python/R

强制项目也是奖励项目，它们是数据挖掘方向上的强制项目。语言比较工具更加灵活和实用。在企业领域，近年来大数据的兴起和云计算的应用推动了Python的快速成功。Python非常容易将复杂无序的杂乱数据转换成可用的结构化数据，这对大数据的处理非常有帮助，使其成为数据科学中最流行的语言之一，并被用于机器学习和人工智能系统等各种现代技术中。

例如，当使用PANDONS(Python数据分析库)编写数据处理程序时，只需要十几行代码就可以达到JAVA代码量的三倍的效果，大大提高了数据处理工作的效率。

Tableau

当数据复杂时，图表可以很好地反映数据的分布和趋势，Tableau是最好的数据可视化工具，可以帮助人们清晰地查看和理解数据除

外，大多数数据站的工作都离不开数据收集、数据清理、数据分析和数据挖掘等。然而，随着这些步骤本身的复杂性增加，参与这些步骤的人员比例也大幅下降。这从侧面表明，如果你想提高你的竞争力，你必须首先掌握更深层次的专业内容。

*图像来源:Uni自制

在数据工作中，最常用的数据可持续方法是线性回归、逻辑回归和决策树，这三种方法是数据从业者必备的基础知识

*图像来源:Uni自制

四阶段数据分析

通讯稿被称为数据专家

基础社会Excel(VBA是最好的学习地；可以制作透视表；精通筛选、分类、配方)，PPT这样，许多传统公司的数据专家已经可以做到了。

第二阶段:数据专家~数据分析师

这一阶段需要了解第一阶段的SQL、业务和事物大多数传统公司和小型互联网运营和产品团队就足够了。

的第三阶段:数据分析师

精通统计学(回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗)、可视化、PPT和电子表格这些技术足以处理大多数传统的企业和互联网业务。第四阶段

(细分开始):

数据分析师(数据科学家)、商业智能等。这部分一般是细化统计，熟悉业务，机器学习会用到(参数调整+模型选择+优化)、检索、ETL、可视化等。都是基本姿势

可视化工程师:该国的这一部分相对较小，事实上，它侧重于前端，并将成为高图表，d3.js，echarts.js技术发展路线可以是独立的，而不是在这四个阶段，前端可能更好。

ETL工程师:顾名思义，ETL工程师

大数据工程师:熟悉大数据技术的hadoop是第二代

数据工程师(部分与数据挖掘工程师重合):机器学习熟练程度(通常几个，不要担心全部，不同于数据分析师的侧重点，更需要知道组合模型和理论基础)，将组合模型形成数据产品；计算机基础知识(包括linux知识、软件工程等)。)；各种数据库(RDBMS，NoSQL(4大类))

数据挖掘器:基本上与上面相同