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大数匠:数据分析工程师是未来5年最稀缺最赚钱的职业!

2019-08-02 17:35:19  来源: 中国金融商报网

大数匠访问了很多MBB和BAT的高管后,我们发现这四个字几乎占据80%的话题——数据分析。

据统计,北京地区每天急需10000+的数据分析人才,1年经验的数据分析岗位有一半月薪在20k以上。

数据分析早已被应用在很多商业决策中,比如在美国仅次于沃尔玛的零售王国Target,分析师用电脑抓取25种商品的网上售卖数据,不断测试,发现:

怀孕中期,孕妇会大量购买免香型沐浴露,怀孕20周会大量购买镁钙锌等保健品;

如果一个客户在3月购买了可可油沐浴露、大量镁钙锌保健品等,其可能分娩的时间是8月底;

>>基于以上发现,Target的分析师建立了一套打分系统,可以预测女性购物者的预产期,在各个阶段派送优惠券。

如果你会使用像Python、SQL、Tableau等数据分析工具,还可以大大降低数据收集和多维度分析的难度,轻松解决商业难题。

例如,上级要求你简单分析全国市委书记的信息。

只用Excel,你很有可能点开数据透视表,调整参数,然后进行运算得到女性市委书记的数量,写上函数,求出女性市委书记的比例为2.77%,其他规律的分析便难以下手了。

可如果你用的是Python,只需要几行代码即可得出女性市委书记的数量。

此外,还可获得多对规律关系及各种图表。例如,先对比两个维度,尝试着分析市委书记们的出生年月和任期的关系,直接把计算的结果整理好,调用Matplotlib和Seaborn两个工具包,就可以做出图表。

除此以外,大数匠发现在金融、咨询、财务、快消零售等多个行业,很多让行业大佬头痛不已的问题,数据分析工具都可以几分钟轻松搞定:

金融:基金投资经理做策略分析需要每天查看大量的股票行情、公司报表,还要每天在Excel上手动更新数据,而用Python可以随时随地利用截面数据、时序数据获取,完成动态分析和自动更新数据;

咨询:咨询顾问经常需要对客户企业的内部数据从行业层面获得对比分析,除了让实习生手动下载研报、往Excel上“抄”数据以外,如果能获得权威平台的API接口,就可以直接导入年报、研报等资料数据,留下更多的时间和人力制定策略;

财务:用Python可以搞定最烦人的底稿整理,几行代码就能抓取PDF财报文件上的数据,并进行简单的汇总统计;

零售:以沃尔玛为例,全国的采购库存数据在总部集中管理,十几万的供应商数据采集和管理,Excel是不可能完成的,而Python等语言可以顺畅又快速地跑通,还可以用Tableau一秒拉出一个美观的仪表盘,图+表向上级完美展示你的工作成果:

在过往的用户调研中大数匠发现,有很大比例的同学已经开始自学数据分析。他们也会向我们抱怨现在网络上的课程学习会有几大问题:

1、这些课程对于没有工科背景的人太不友好了,课程主要讲的还是程序员的 Python 技术。但对于不走技术岗位的商科学生来说,其实是不需要学到程序员的水平的,那应该学到什么程度?在投行、咨询公司中的应用场景是怎样的?从这些课程中无从得知。

2、很多课程的授课方式和大学课堂很像,充满枯燥又高深的理论,就是像说明书一样把Python各种功能介绍一次,太多人装完软件,敲完“Hello World”就学不下去了。

3、学了没地方应用。这些课程要么就是纯理论讲解,要么就是“飞机大战”这种与实际工作不相干的练习,让人看不到数据分析在自己真实世界中的应用,找不到学习动力,也检验不了学习结果。

我们采访了很多工作中会用到数据分析的人,他们中有来自阿里、腾讯等互联网公司,也有高盛、中金等投行的分析师,还有麦肯锡的商业分析师。对于数据分析这个技能基本要求,他们都表示,一套数据分析的工作,通常是需要多个工具结合完成的。

1、数据搜集/抓取:Wind等数据终端、Python爬虫

2、数据库的使用:SQL

3、数据分析:Python数据分析、Excel等

4、数据可视化的能力:Tableau;Python里matplotlib/seaborn扩展包

然而,市面上绝大多数课程都是单一工具的教学,要么只学Python,要么只学SQL,即使真的学会了,掌握的也只是零散的工具本身,依然难以跑完一整个数据分析流程。

为此,大数匠教育特邀多名资深数据分析师共同打磨研发,推出了「数据分析就业班课程」,帮助数据分析从业者转型提升,让零基础学员快速进入数据领域。

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