文章讲述了大数据的重要性及其在企业中的应用，强调了数据分析人才的需求量大且薪酬可观。文章详细解读了数据分析师的岗位职责和任职要求，特别是SQL、Tableau和Python等工具的熟练掌握对于求职者至关重要。同时，提供了Python学习资源的大礼包，鼓励读者提升技能以抓住大数据行业的发展机遇。
大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》誉为“新的石油”。
麦肯锡、IBM、阿里集团等越来越多的公司也意识到这一点，开始招聘数据分析人才。
目前近50%的岗位需要具备「数据分析」能力，像互联网公司的产品经理、新媒体运营、活动策划、用户研究等岗位也给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
而目前，中国大数据人才仅有30万左右！至2025年中国大数据人才缺口达到200万。
因为稀缺，所以高薪。
初入职场零经验的应届毕业生拿到10K的薪资几乎已成常态，而20k-30k的薪资占比已超过50%。
那么，想成为一个数据分析师需要具备哪些技能和经历？今天，小联为大家解读一下数据分析师JD。
下图是某平台发布的职位信息，平均薪资为22.5K。
LIAN KE SHU JU
01
初看信息：
经验1年以下：
这个要求对于很多想转行或者应届生来说十分友好，但值得注意的是，同样条件下，HR还是偏向于经验丰富的求职者，如果有机会，需要丰富数据分析实践经历，弥补工作经验方面的短板。
学历要求：本科
相对于其他的数据分析岗位来说，更人性化。
LIAN KE SHU JU
02
岗位职责:
• 理解电商平台业务，负责平台治理相关策略和规则的设计和优化;
需要了解电商平台基础运营规则和业务逻辑，制定相关的运营规则和优化意见，提升用户体验以及平台运营情况。
• 通过平台数据分析和挖掘，优化策略并发掘潜在问题;
需要用sql拉取店铺运营数据报表，并且支持解决产品/运营遇到的现实问题，找到问题发生的本质原因，优化销售策略。
• 对接业务产品、市场运营人员，深刻理解平台规则和潜在风险，协助技术优化决策引擎。
能准确快速理解数据表内容，并能在字段维度上与自身关联，来得到帮助分析的指标。比如产品和消费者的关联。
结合业务逻辑来预判未来可能会发生的运营问题，将这些指标提前放进报表中，思考展现方案以及定义好指标解释，让产品经理/运营知道如何去使用这样的报表工具来看数据。
LIAN KE SHU JU
03
任职要求有哪些？
01：要求相关专业、对数据敏感
这条不多说，相关专业的同学可以放心大胆投递申请；若不是相关专业，可在简历中突出有数据敏感度极高，逻辑性强等优点。
02：工具熟练使用
希望求职者能熟练操作SQL等取数平台，并且能从数据中挖掘出有价值的信息，优化，除此之外还需要具备跨部门沟通和合作能力。
03：具备行业经验并会使用数据分析软件
没有行业经验的小伙伴不用慌张，如果做过互联网或者游戏行业的数据分析项目，也是符合要求的。如果能够多掌握一个数据分析工具，比如Tableau、python等，属于加分项。
从JD来看，数据分析师门槛没有特别高，并且是十分包容的。
但有些小伙伴存在的问题是，不会使用数据分析工具，也不知道需要学什么数据分析工具。
JD中有明确指出，需要熟练掌握SQL工具，其他数据分析师也会要求掌握Python，Tableau等数据分析工具。
因此，学会这些工具，对求职数据分析相关岗位十分有帮助。
比如数据库语言SQL。互联网分析师每天都要花费大量时间在SQL上，金融、咨询、快消、四大行业的小伙伴在处理百万数据时，Excel动不动就死机，而通过SQL处理，几秒钟就可以完成。
SQL对想从事数据工作的人来说，是必备工具。
再比如最常见的可视化工具Tableau，很多人都明白「字不如表，表不如图」的道理，但多数只会用Excel或者PPT自带图表，虽简但丑！
用Tableau简单设置就能得到高大上的图表， 并且因为可视化图表过于好看被大家称为“女神”工具。
这两个工具都是做数据分析时必备的，每个工具的功能强大但复杂，那么多数据分析语言，到底应该学哪些，是最实用，性价比最高的？
如果小伙伴们也想提升自己的薪资，就不要再抱怨职业的差异了，你自己也可以来做大数据分析呀！
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