數據分析的前途在哪？職業發展之路？有什麼資格認證證書嗎？

01-08

現在供職於一家比較領先的Business Intelligence軟體公司，根據我的理解回答一下。

數據分析的人才主要有三方面的核心競爭力。

第一是建模的能力（modeling），要對各種統計數學模型都很熟悉，知道如何應用這些模型，如何做近似，如何判斷一個模型的好壞，如何修正模型以模擬真實的情況。更重要的是知道對於自己的行業來說，哪些模型特別有用，有時候一個簡單的模型也能完成很好的模擬。

第二是對工具的使用能力，也就是如何通過應用工具來分析數據。這裡所說的工具涉及到收集數據，存儲數據，轉移數據，分析數據等環節，具體的工具例如各類資料庫、Excel、各類商業情報軟體等等。要成為一個出色的工具使用者，還需要了解一些軟體工程的知識，以及一些編程語言。

第三是對數據的表達能力（data presentation），也就是用數據分析的結果來影響商業決策的能力，這裡涉及到如何有效地表達數據，例如如何做表格，用什麼圖形，怎麼做對比，如何表現相關性、因果性等等。一個出色的數據分析師，是可以讓自己的數據分析講出一個完整的故事的，這樣的數據分析才有了支持決策的意義。

前途是遠大的。現在商業數據分析的應用在國內才剛剛開始，並且也僅僅在幾個行業例如金融、物流等發展起來，今後的一段時間，隨著電子商務和移動互聯網的興起，對數據分析的需求將越來越大，公司如果不做系統的數據分析，被淘汰的速度將越來越快。海量的數據將使數據分析的狂歡快速到來。

依然有很多人在看這篇文章，文章完成於2015年，下面的公司業務基本已經變化了，當然也有一家異軍突起。

不過從目前市場環境看，我們思考的結論還是適用的。補充於2017年8月17日

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我重點說說職業發展。

最近幾天走訪了幾位做數據分析的朋友，老搜把幾位牛人的聊天內容和自己的思考整理成文，和大家共享。大家一致看法是國內市場不景氣，先生存再發展吧。採訪嘉賓：

穆浩然創業者公司業務主要是BI系統實施。

秦靈志　邦分析，用戶行為可視化分析工具提供商。

宋天龍　Webtrekk Business Consultant　前國美在線數據分析經理

大數據火了，被媒體報道得如火如荼，各行各業都有公司號稱自己在做大數據，最不濟也在說布局大數據，但究竟做得怎麼樣，我們都沒看到，就不妄言啦。先說幾家看到的：

百度做搜索和地圖的大數據，牛叉。百度廣告聯盟基於搜索行為的廣告呈現便是明證，百度遷移，春運期間和央視搞的春運遷徙大數據圖從營銷上說也真心不錯，連「東莞事件」都未仆先知看出了苗頭。

淘寶做基於交易行為和金融的大數據，牛叉叉。淘寶官方的數據產品數據魔方據說很多賣家都在付費使用，不牛不行。餘額寶也做得厲害。

騰訊做基於社交屬性的大數據，牛叉叉叉。騰訊官方的數據產品是騰訊分析，主要面向Discuz的用戶，不溫不火。騰訊基於關係鏈的廣點通才是大殺器，本來打算給騰訊打兩個叉叉的，但是剛看到消息，微信公眾號的「微信小店」面向用戶開放了，這個比起手機端的淘寶威力可就大多了，後續一大批商家進來必然使用廣電通投放廣告，市場潛力可想而知啊。

大數據，一般企業玩不了，還是說說數據分析或者說網站分析吧，看看當前數據分析工具提供商、諮詢公司的存活現狀和獨特賣點。

GoogleAnalytics 免費且功能強大，自然擁泵很多，在全球覆蓋面也不錯，尤其更新Universal Analytics 之後，以用戶為中心的監測和分析的理念必將引領整個數據分析工具提供商的方向。詳情參見宋星博客《明天的數字營銷分析工具（上）》。

WebTrends 付費且功能強大，最關鍵是在企業伺服器本地部署的，所以就成為對安全性要求很高的大企業的首選。國內的幾家代理商據說都還存活的不錯。

Adobe和Webtrekk 一家美國公司，一家德國公司，付費且功能強大。不過老搜自己沒用過，基於SAAS的模式，有後台有錢的主兒撐著，即使國內暫時不賺錢也問題不大，目標客戶鎖定很多大企業，金融，汽車，快消，獨立電商，……

國雙國內最牛的數據分析工具提供商之一，目標客戶是政府和中大型企業，應該賺了大把的銀子，再不濟之前的SEM和SEO也是賺錢的啦。

百度統計 免費，屬於百度的戰略性布局產品，基本和百度的鳳巢綁定到一起啦，在百度投放關鍵字廣告就不能不用，否則轉化跟蹤做起來真挺麻煩。可以設想下，客戶在百度投SEM廣告，衡量效果卻是用的競爭對手的GA，百度方面會不會超級不爽呢？

騰訊分析 免費，面向Discuz用戶，挺好。

邦分析　用戶行為可視化分析工具，提供用戶體驗優化服務，老搜覺得工具的獨特點在於用戶行為的全景記錄（像錄像一樣），轉化分析過程中的表單轉化分析也做得很好。跟上游有客戶的公司合作，生存得還不錯。

鉑金智慧 當前產品專註於熱點圖的分析，很強大。主要市場是在日本，發展很快，國內還在培養期。

觸脈諮詢 提供基於GA的課程培訓和數據分析諮詢業務，也是IBM數據分析產品Coremetrics的代理商。據說付費諮詢業務不大好做，依靠培訓的業務支撐，存活還不錯。

其他老搜不知道的公司就暫不說啦，歡迎提供採訪線索，讓我過去串串門去。現在想想，在國內這個免費橫行的市場，想要收點錢是真心不容易啊。有財團支撐或者手裡握有幾家大客戶的公司，堅持做下去，在各自的領域深耕細作，可以考慮的方向有「數據標準化」，「數據可視化」，「商業智能」，「商業決策支持」等方面，畢竟企業級服務市場的可想像空間非常大，要能夠堅持到「守得雲開見月明」的時候。

那些基於GA等免費工具提供數據分析諮詢服務又賺不到錢，生活在水深火熱之中的創業團隊，問題到底出在哪裡呢？以下是老搜和幾位朋友的思考。

數據分析的目的是輔助決策，對諮詢師的要求很高。數據是個敏感的東西，企業出於安全的考慮不願意和第三方共享，即使有些開放的企業願意和你共享，也需要諮詢團隊具備專業的分析能力並對客戶所在行業、企業內部情況有深刻的理解，這樣才能提出有價值的決策建議。而具備這樣素質的諮詢師要麼在企業內部，要麼在大的諮詢公司（雖然偶自己不願意承認這點，小廟也有真佛），所以那些大企業，獨立電商，汽車，金融，教育，快消等等巨頭能願意把大把的銀子付給那些有實力的公司。而小的創業團隊基於GA等免費的分析工具去提供諮詢服務，一來從工具上賺不到錢，二來從業務決策上很難提出有價值建議，也賺不到錢，只好等著喝西北風啦。
數據分析必須依託於業務，通過數據分析工具、方法等解決業務價值鏈上的難題才有價值。哪些是屬於業務價值鏈呢？產品層面，挖掘用戶需求，創建產品原型；技術層面，技術選型，產品實現；運營層面，細分客戶群體去針對性的做客戶服務；營銷層面，衡量各流量來源效果，細分客戶群體去做精準營銷。總得來說，創造用戶需求，發展新用戶，留住老用戶，讓用戶滿意，這幾個方面都需要用到數據分析做支撐，唯獨沒有數據分析的位置，而它又無處不在。這樣的結果就是企業對人才的要求越來越高，除了具備相應崗位的專業技能外，還需要具備數據分析的能力，所以做數據分析培訓的企業還存活的不錯，老搜搞的付費活動的報名名單中也是高級產品經理，技術架構師這樣的人群。
國內很多做數據分析的朋友都是從搜索引擎營銷轉過來的。這個群體面對的客戶類型大體上分兩類：一是獨立電商，一是傳統企業站。對獨立電商來說，受國內大環境的影響，電商進入寡頭時代，賣貨的企業大部分都遷移到淘寶，京東上面了，依然存在著的也被數據分析工具提供商和大的諮詢公司瓜分完了。細分行業的獨立電商或許還有很多存活不錯的，可老搜真心不知道這個市場有多大，試問我們做諮詢服務的創業者又有幾個懂客戶所在的行業呢？再說傳統企業站，很少有支持網站下訂單的，都是通過電話諮詢。問題在於，轉化路徑上的關鍵數據缺失，分析優化效果的難度就很大了。對老闆來說，就是說破大天也很難證明你所做工作的價值，人家寧願把錢投到營銷上，也不會放到數據分析諮詢上來。

綜上，數據分析諮詢業務真心不好做，但是怎麼辦呢？轉型吧，請走這裡。

自己喜歡做乙方跟甲方PK的感覺，喜歡面對不同行業，不同類型的客戶，那就去個存活不錯的做數據分析工具的企業吧，含辛茹苦幾年，說不好會撐到市場的大爆發，自己的專業分析能力也能有發揮的餘地。
不想去做工具的公司又想做乙方，找到數據分析和業務的結合點，從數據分析切入去幫客戶解決業務上的問題。比如精準營銷，客戶關係管理，用戶體驗優化等，事實上很多營銷公司都在披著數據分析的外衣做著拍腦袋決策的事情在為客戶服務。
去甲方做個產品人員、運營人員或營銷人員，用自己的數據分析專業知識為企業服務，也能讓自己價值最大化。
去做數據分析相關的培訓業務，不僅僅限於工具的使用這個層面，也要有分析的思路，體系，建模的方法等，讓接受培訓的人真正能去分析自身的業務並為輔助決策服務。
去淘寶做數據化運營的諮詢服務。之前很多數據分析人員都在使用GA，感覺高大上，有技術含量，實際上也確實如此，經過幾年實踐，數據分析的思路和方法論肯定是建立起來啦。目前淘寶上是什麼情況呢，一大片賣家叫苦連天，流量費越來越高，轉化率不見好轉。之前淘寶搞培訓的，都在講怎麼開直通車，怎麼做鑽展，怎麼搞活動，怎麼刷爆款，……現在這些手段有些完全失效，有些成本居高不下。官方也開始大力推廣數據分析產品及數據分析培訓，阿里研究中心搞的」數據化運營「的培訓活動熱得一塌糊塗。各位看到這裡，應該看到機會了吧，是時候該放棄GA進入淘寶啦，雖然競爭激烈，但是市場確確實實在那裡呢，總比之前服務看不到摸不著的獨立電商好很多啦。研究研究淘寶指數，量子恆道，數據魔方，小艾分析這些產品，然後踏踏實實為賣家服務去吧。很多賣家開得起車，買得了鑽，刷得起流量，就是不知道轉化率怎麼提升，不知道A/B測試為何物，等著你去解救呢，轉化率的提升在淘寶上是看得見的，提升的那部分紅利二一添作五便是你的利潤。
像老搜這樣，放棄數據分析創業去吧。做個自己的獨立品牌，開家小店，運營一個微信公眾號，試試「微信小店」，或許下一個「微信小店」的成功案例就是你。雖然路上很辛苦，可是過程很美。

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微信公眾號：laosouzixun

主動答。。。。XD

剛從bloomberg日本項目組實習結束，做的是財務數據分析師。我了解的只是最下層的東西，所以只能粗略講講：

我當時做的是日本各大會社的財務報表整理工作，步驟基本上就是填平年度季度報表的所有數據，核對後計算報表中的隱藏數據，再核對後publish。入行門檻不算高，但是需要很強的邏輯思考能力，記憶力，抗干擾，抗壓能力等。前景的話最硬的指標還是薪資，我不能透露具體的，但是可以告訴你我的leader，一個senior analyst的工資讓他可以每天在杭州樓外樓酒店吃一桌的早餐，午餐，下午茶，晚上再擺上一桌全席。（好吧我俗透了。。。。= =）至於證書據我所知沒有，但一般都要拿MBA。

數據分析只是一種工具，它幾乎所有行業所有部門都有涉獵，要說資格認證證書，都是行業性的，比如金融行業有 CPDA ，物流行業有 CIA認證，互聯網行業有google analytics認證，所以還要看你對哪個行業比較感興趣，再去考相關認證。

數據分析將成為下一代互聯網的核心，練好內功，等待機會來臨吧。

拿到高沃數據分析師的職位，要不要去。現在還有另外一個公司的軟體工程師的職位，有一些糾結。軟體工程師的職位薪水目前高一點。╮(╯▽╰)╭，想不清楚啊

數據分析的前途在哪？ 職業發展之路？有什麼資格認證證書嗎？

數據分析的前途在哪？職業發展之路？有什麼資格認證證書嗎？