百萬自媒體大V的數據分析師成長線路,薪水過萬難嗎?

「他們需要從數據中找到有用的真相,然後解釋給領導者。」 – Rchard Snee Emc

今天這個標題有點大,內容可能涉及的比較多,但也是數據君多年來一直想寫的,卻一直不敢寫的。微博玩了7年,已有近120萬的粉絲,微信玩了4年多,也有20萬+粉絲了,許多人都知道這個賬號,但從來不知道運營這個賬號的是一個團隊還是一個人?

我的數據分析師經歷

第一階段:與數據的接觸

大學時代我的專業是統計學,一個二流本科裡面的王牌專業,但是畢業後(2006年)發現很難找到對口的專業,於是選擇了北上,在北京漂泊一個多月,身上的錢也快花沒了,這時突然有一家調研公司電話讓我去面試助理研究員,於是經過幾輪的面試,我榮幸的加入了這家公司,月薪2300。心裡想著終於可以玩我大學時代學的那些相關分析、回歸分析、聚類分析、因子分析等等,可去的第一天就讓我錄入數據,那時候問卷錄入數據用的是EpiData,這個軟體的界面當時無比難看,純藍屏+白字,幹了6個月後感覺眼睛都散光了,不但沒用到什麼演算法,連excel+PPT+spss這些基本的操作設置界面都快忘記了,於是偷著去巴結項目經理讓給我一些報告看看,慢慢找到了一些數據運營到商業環境的感覺。

調研行業的可以看看,這個行業很鍛煉人:

《市場研究定量分析方法與應用》、《不做無效的營銷》

第一階段此圖代表我的心

第二階段 自學數據分析,交行業朋友,擴充人脈

心裡想著這樣下去也不是辦法,於是自己下班沒事就去網上找一些數據,斥資買了一台筆記本,下班後一邊看書一邊操作,但是這樣的學習方式,弊端就是自娛自樂,只能提升操作技能方面的能力,很難去全面理解數據的運營。之後又去上一些論壇、加入一些數據分析相關的QQ群,那時候的群、論壇、博客都很活躍,記得當時常看的有:小蚊子樂園、大城子、數據化管理、中國統計網、數據挖掘論壇、3see 等。那時候數據分析的資源很少不像現在這麼多,於是慢慢認識了許多大咖,私下與大咖們交流,諮詢語言程序、分析思路、軟體操作、PPT製作,甚至職業規劃方面的問題,一直斷斷續續和大咖們保持聯繫到現在,開始慢慢的品味數據的魅力

推薦幾本適合自學的書:張文彤老師《spss操作實戰》、《誰說菜鳥不會數據分析》、《數據化管理》、《excel圖表之道》

第二階段,這張圖,學學學

第三階段:主動申請參與項目、挑戰自我

紙上談兵終覺淺,有一天,我記得是北京「柳絮」亂飄的季節,我一大早去了老闆的辦公室,給老闆表達了我的想法,談了很久很久,談最多的是我對目前報告的一些看法和提高數據分析效率的方法,比如當時許多數據分析師不會excel的VBA、spss裡面的syntax語言,更不用說SQL了。於是用這樣類似「程序員」的角色慢慢加入到了項目裡面,至少高級研究經理開會討論的時候都會帶上我,跟著項目跟了一年多,薪水漲到了4500,記得很清楚那一年是2008年。在這裡才懂得,ETL有多苦逼,你熬通宵出來就是為了那幾個數,就是為了滿足領導的那句話....

推薦去:

excelhome論壇、人大經濟論壇、天善智能

第四階段:真正意義的數據分析師

心裡想著一直在第三方調研公司干,做的項目很多,但是對每個行業都了解的不是特別深,想去真正的企業去看看,去招聘網站找了一圈,沒有找到合適的,那個時候互聯網還沒這麼火,需求也沒這麼多。最後經過行業朋友介紹,去了一家為運營商做數據分析服務的公司,月薪給到了7000,職位名叫運營分析師。在這裡才慢慢開始做全套的服務,壓力也是很大的。從商業問題的理解、提出數據需求、建立數據分析模型、分享部署等都要自己去跟進去參與去實施,那時候伴隨我的工具基本上是:思路梳理(mindmanager、各類成熟分析模型,如SWOT)、數據(oracle、 Sql、UltraEdit、excel)、分析類(spss、sas、clementine)、展示類(PPT、水晶儀錶);心裡想著一直在第三方調研公司干,做的項目很多,但是對每個行業都了解的不是特別深,想去真正的企業去看看,去招聘網站找了一圈,沒有找到合適的,那個時候互聯網還沒這麼火,需求也沒這麼多。最後經過行業朋友介紹,去了一家為運營商做數據分析服務的公司,月薪給到了7000,職位名叫運營分析師。在這裡才慢慢開始做全套的服務,壓力也是很大的。從商業問題的理解、提出數據需求、建立數據分析模型、分享部署等都要自己去跟進去參與去實施,那時候伴隨我的工具基本上是:思路梳理(mindmanager、各類成熟分析模型,如SWOT)、數據(oracle、 Sql、UltraEdit、excel)、分析類(spss、sas、clementine)、展示類(PPT、水晶儀錶、BI工具);

推薦書籍:

《麥肯錫意識》、《麥肯錫工具》、《麥肯錫方法》、《深入淺出數據分析》

四階段,找個高大上的!

第五階段 轉型、跟潮流

突然有一天被邀請去中關村參加一個互聯網界的數據分析師交流會,我發現他們聊的許多工具(Google Analytics、webtrends、Clicky)我都不知道,和我一直做的數據分析貌似名同意不同,後來經過很長的一段時間學習,我發現其實網站分析很有意思,比如小區保安的三問:你從哪裡來?你來幹什麼?你要去哪裡?在這些分析軟體上展示的淋淋盡致,於是自己就去報名參加了一些網站分析師的活動,也付費參與過一些循序漸進的課程,說實在話,這個領域的工具對數據分析師分析思路的擴散很有意義,他們把整體行業的分析提煉成一個強大的分析系統出來,比BI要強大的多,推薦大家沒事去看看學學這些系統,畢竟多一份技能就多一份機會多一份加薪的機會。

2012年年初被一家獵頭公司推薦到互聯網公司做數據分析,那時候互聯網行業瘋狂的挖數據分析師,再加上我自學過網站分析,面試時發揮的還行,薪水就到了1.8w,這時候才是真正意義的過萬了!

其實我們這個行業要感謝互聯網,沒有互聯網飛速的發展,這個行業的薪資真的令人堪憂。

推薦幾本書:《網站分析2.0》、《流量的秘密》、《網站分析實戰》

五階段接帶個光環吧....

第六階段:大數據來襲,各類炒作滿天飛

一覺醒來,大數據這三個字滿屏幕的飛,無數什麼發言稿、什麼文章、什麼分析報告、什麼內容都要加上「大數據」三個字,你才會覺得你很牛B,沒辦法我們改變不了世界,我們就要順應潮流,於是開始學習hadoop、mysql、分散式、雲計算等,這時候文本數據也開始被大家重視,複雜的數據格式也慢慢有技術來去解決,慢慢都開始學R、phyton、shell、hive,這時候我感覺自己又回到了程序員時代,與時俱進,先學著吧。出去和別人交流時至少知道點什麼,要不人家會小看你的,哈哈哈.....其實數據分析師是一個多技能的職業,你不但要懂技術、還要懂商業、還要懂如何去呈現自己的成果、更重要的是你要懂博弈。這時候的薪水你們猜猜?

不過有幾本書還是很不錯的:《大數據時代》、《大數據》、《數據之巔》

這個階段我感覺變成....

最後總結一下,,寫幾點自己的看法

1、判斷一個企業重不重視數據,不是看它有多麼炫的系統和圖表,而是看老闆;

2、要讓數據發揮價值,不是一個系統、一個PPT的問題,而是部門職能高低的問題;

3、不要被高級的數據分析迷失方向,我們要更懂得數據的真實性和完整性,畢竟萬丈高樓平地起;

4、看任何數據分析不要輕易下結論,要參透數據的採集方式、數據的偏差風險;

5、巧婦難做無米之炊 ,對於現在的技術這不是借口,爬蟲軟體一大把,我們要大膽去嘗試、大膽分析、讓同行去罵;

6、一定要記得讓市場、讓業務去驗證我們的分析成果,形成閉環,要不永遠得不到「真經」,黃婆賣瓜自賣自誇;

7、別讓自己淪陷為ETL工程師,那樣你永遠體會不到上層數據化運營的價值;

8、不斷提升自己的綜合能力,打鐵還需自身硬,多一份技能多一份自信;

9、嘗試寫作,有時候寫作是對自己能力和成果性學習的提煉和總結,數據君就敗在這點,懶!

10、多問、多學、多交流、多主動去承擔一些意外的分析,這才是提升自己最快的方式

11、現實中掌握一、二種主流的語言和軟體即可,工具是為我們服務,提高效率的

12、技術永遠在前進,商業環境也日益複雜,不進則退,要有危機感

13、數據要多方去驗證,遇見異常數據要看數據背後的業務,千萬不可一鍵delete

14、學會主動在所在企業組建數據分析興趣圈,定時去互相交流,你主動,數據才會和你有故事

好了,就寫到這裡吧,這就是我!請善待你們身邊的程序員、數據分析師、設計師.....他們的職位活在不斷博弈的過程中!

作者:鄧凱

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大家也可以加下微信:tianshanliangyong,和各位老師一起探討BI,大數據那點知識。謝謝
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