数据分析师职业规划：数据分析师是企业的贤内助，可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益的最大化。因此，数据分析工作越来越受到各界的青睐。被《HR管理世界》评为七大赚钱行业之一，也被视为我国21世纪的黄金职业。

　　在这样的背景下，有些网友想进入到数据分析行业，但对如何规划自己的职业之路比较迷茫。这里我谈谈自己的一些浅显理解，与大家切磋。

　　这个话题可以分解为三个具体的问题：

　　1、数据分析有哪些发展方向？

　　2、数据分析的晋升空间有多大？

　　3、如何规划数据分析的职业之路？

　　概括起来，数据分析师的发展方向主要有三个。政府机关、企业和研究机构。

　　一、方向A：政府机关

　　主要有两类，一类是计委、经委、统计局等一些经济综合管理部门所设有的调研处、研究室和情报所。统计部门还分别成立了城市调查队与农村调查队，经常开展社会和市场调研工作，为政府的决策提供支持。第二类是商业、粮食、物资、银行等经济主管业务部门会设有信息中心或调研室，从本系统、本部门的业务出发进行专业性调研，提供支持本部门的市场信息。

　　二、方向B:企业

　　很多企业有专门的数据分析岗，比如我以前在新浪房产频道做客户分析师；再比如，我有朋友在普天做战略分析师。此外，像宝洁、联想、惠普等很多企业都会有专门的数据分析岗。

　　那么企业中数据分析岗的职位名称具体有哪些？数据分析岗的需求在不同城市和行业间是如何分布的呢？

　　1、数据职位名称

　　有很多啦，按分析层级分，有调查员、分析助理、分析专员、项目经理、研究主管、研究经理、研究总监等；按分析内容分，有投资分析、战略分析、媒介分析、信用分析、网站流量分析、财务分析、客户分析等。

　　那么，不同城市和行业对数据分析的需求量有多大呢？以智联招聘为例，我在5月初，在智联招聘上输入“分析”这个关键词，得到了不同城市和行业对数据分析岗需求量的不完全统计。

　　2、不同城市对数据分析岗的需求

　　数据分析需求前三位的城市依次是：北京、上海和广州。

　　3、不同行业对数据分析岗的需求

　　以广州为例，从下表可知，需求前两位的行业分别是计算机软硬件IT行业及电子商务、网络游戏。

　　尤其是电子商务，由于利用互联网，能够比传统零售业具有更好的数据收集和管理能力，能积累海量的数据，因此更看重从海量数据中挖掘用户偏好和市场机会，所以我们可以看到百度有百度商桥、阿里巴巴有淘宝数据魔方、而亚马逊、京东、当当、卓越网都会大量招聘数据分析师。

　　为什么我在统计数据分析岗的需求量时，在智联招聘上输入的关键词是“分析”，而不是“数据分析”呢？因为像战略分析、投资分析等岗位虽然没含有“数据”字样，但仍是数据分析岗。这样会产生另一问题，没有包含“分析”字样的数据分析岗就没有包括在我的统计之中了（比如研究总监、调查员等）。所以，以上的统计只是粗略的，实际上的需求量要比这个统计结果大得多。

　　在企业做数据分析师，你的价值能不能体现，一方面取决于你自己的专业能力，另一方面还要看领导重不重视。有一个网友曾经跟我抱怨说，他在某一个企业做数据分析，他的领导总是让他创新，但是，第一，他拿不到数，他们企业各部门之间的条块分割非常严重，其他部门不愿意给他提供数据支持。第二，领导不给他配人，他们部门就他一个，光做基础数据的整理就经常要加班，根本没有经历再去做深入的研究。为此，他特别苦恼。我给他的建议是，向领导争取权利和资源（获得其他部门数据的权利；壮大数据分析队伍的资源）。如果领导不给，就跳槽。

　　因此，要去企业做数据分析，需谨慎选择，比如面试时注意面试官问你的问题是否专业、企业承诺给你的发展空间有多大、基础数据搭建的水平如何、向企业里的熟人或师哥师姐询问、或者实在找不到可询问的人，可以到微薄或论坛上提问等等（有条微薄说：现实中人们用真名字说假话；而在微薄上人们用假名字说真话。）

　　三、方向C:研究机构

　　第二种方向是去专门的研究机构，比如市场研究公司、咨询公司、证券公司、投资公司、广告公司、研究院等等。

　　由于这些研究机构是专门以数据分析为业务的，会很重视员工的专业素养的提高，往往能给你提供参与项目和参加培训的机会。通过项目和培训，会高强度地强化你的能力，让你在2、3年的时间里就掌握数据分析的基本流程、方法模型和工具操作。

　　我在市场研究公司工作了3年，详细说下市场研究公司的情况吧。

　　我国的市场研究公司突破1500家，可分为国内的调研公司和国际的调研公司，国内的调研公司像新华信、零点、新生代、CTR、华南国际、艾瑞、易观等等，国际的调研公司像埃森哲、尼尔森、益普索、盖洛普、麦肯锡、GFK、 TNS等等。

　　给大家两个重要的网站，大家可以自己做更详细的了解。

　　一个是中国市场协会，进入后，点击“会员专区”就可以看到一些市场研究公司的介绍和他们的网址，这里的公司一般规模比较大，以研究为主，一般要求研究生学历，在北京的平均月工资应该在4、5千左右，如果有经验、能力好，会更高些。其他地区会有所差异，做个参考吧。

　　第二个是3see网，进入后点击“调研公司”可以看到一些公司名录。但是，我个人感觉这里面所收录的公司大都是执行公司，以市场调查为主，例如联合威道、济南城远等，我们之前有过合作。这些公司主要招聘访员，工资可能偏低一些。

　　在市场研究公司工作了3年左右可能会遇到一些瓶颈。因为，大多数市场研究公司是看数说话，只会数据分析的模型和工具，对客户的业务究竟是如何运营的并不清楚。所以，做了一段时间之后，会有套模板的感觉，所提的建议也是隔靴搔痒。

　　因此，很多在研究机构工作了3年左右的人会跳槽到甲方，这样有数据、方法、工具和企业的业务相结合，数据分析对企业决策的价值就会发挥得更为充分了。

　　第二个问题：数据分析的晋升空间。

　　晋升空间的问题可以从职位晋升、薪酬晋升和发展路径三个方面来理解。

　　一、职位晋升

　　职位晋升取决于你的能力达到了哪个层级。一般而言，数据分析师有三个层级：助理数据分析师、数据分析师、高级数据分析师。

　　如何来评价你处在哪个层级呢？主要看三个方面：业务分析能力、执行管理能力和业内影响力（参考@数据化分析的《数据分析师的层级》）。

　　1、业务分析能力

　　按照业务分析的流程，业务分析能力可细化为5项具体的考核指标。

　　三个层级的数据分析师在这5项细化指标的具体区别见下图。

　　上面两张图是三个层级在业务分析能力细化指标上的具体表现，那么，如何综合考量它们在业务分析能力上的综合表现呢？可以用层次分析法。

　　层次分析法的具体操作步骤见后文，这里只给出分析结果。即三个层级的排序向量为：

　　2、执行管理能力和业内影响力

　　综合以上三方面指标，数据分析师的职位晋升路径如下图：

　　二、薪酬晋升

　　不同的职位，对应着不同薪酬体系。一般来说，在北京，数据分析助理，月薪在2000-4000元左右；数据分析师，月薪在4000-8000元左右；高级数据分析师，月薪在8000元以上。

　　备注：由于我没有收集到数据分析师薪酬方面的权威统计数据，只能根据自己的从业经历估计出的一个大概的平均水平，比较主观。因为薪酬情况还要看地域差异，看行业发展，看企业实力，所以估计结果不适合普及，只能作为参考。特此声明。

　　三、发展路径

　　前面的三个层级更多体现的是能力的提升，是很多数据分析师的必经之路。而到达了高级数据分析师之后，接下来该如何走，则往往有很多选择。看看身边的同事和微薄上的牛人所走的路，我把数据分析师的发展路径归为四种（如有不全欢迎补充），你要选择哪条，需要结合自身的兴趣爱好和资源实力。

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