转行数据分析师后悔了

     自2003年正式成立数据分析师职业认定以来，数据分析岗位逐渐火热起来，许多人觉得数据分析师如此紧俏、稀缺，挤破脑袋也要挤进这个行业，甚至不惜零基础转行，但事实并非如此。企业根本不需要那么多数据分析师。由招聘启事可以看出，数据分析处理逐渐成为一种通用的能力，产品运作和项目管理都需要，真正的数据分析师岗位并不多见。接下来就由小编为您介绍如何避免转行数据分析师后悔了。

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转行数据分析师后悔了

1、转行数据分析师首先了解数据分析行业

*数据分析师:从事数据收集、整理、分析，发现问题，分析问题，得出结论，为公司决策层提供数据支持。偏向业务。

*数据挖掘工程师/算法工程师:利用模型训练数据，从海量数据中挖掘规掘规则，预测或分类对象，主要偏向编程和算法，对统计理论知识要求高。

*数据开发工程师:设计、构建和维护基础设施，提供数据收集、存储、处理、计算等平台。偏码开发需要补充代码能力，但与纯技术栈的程序员相比，需要一定的业务逻辑。

*数据产品经理:主要负责提取需求、设计、规划、项目安排到项目落地，以及后期产品改进和优化。

2、为什么说数据分析人才短缺

      对于大型电子商务、零售和服务提供商来说，他们会对数据分析师有需求，而对于中小型电子商务企业来说，大多数基本数据统计和分析工作室都是由运营兼顾的。据悉，每个企业都在做数据分析，但并不一定要设立数据分析师职位，数据分析工作将由传统的销售、财务、秘书等职位承担。所以，数据分析人才是奇缺，而数据分析人才的职位准确地说并非奇缺，只是市场供求信息差导致企业难以招聘到合适的人才。数据分析技能现在已经成为一种常见的技能。无论你是否想成为一名数据分析师，你都应该拥有它，这对企业的产品和运营非常有帮助。

      资料分析师一般需要两到三年的工作经验才能胜任，而有两年以上资料分析师的起薪较高，中小企业的痛点是请不起，更别说有五年、八年工作经验的资料分析师了。很多小企业选择应届毕业生来培养，但也只是做数据统计工作，企业里没人能带路，所以数据分析岗并没有给企业带来应有的期望。

      其次，数据分析侧重于分析。早期的数据收集和数据处理可以通过硬性学习，但分析数据的能力只能靠方法论和经验来支撑。测试是你的数据思维和洞察力。即使你制作的数据图表更好看，数据处理技巧更高级，如果你不能实现数据的分析和解读，它的价值也会完全丧失。如果老板突然问你，公司最近三个月的业务数据怎么样，你说最近三个月的收入增加了多少，流量增加了多少，你认为老板真的不知道吗？他每天都盯着核心数据，他期望的答案是什么，在获取流量的方式上有什么优化空间，在哪里可以继续挖掘收入增长。

    数据分析并非花架子，不仅仅是为了摆好看或证明自己的实力，而是为了影响决策，这是有意义的，不管是产品经营决策，企业发展决策，还是个人职场决策。数据分析不仅需要你处理数据，分析数据，还需要你的数据认知，以及从多个维度理解数据的角度。以上就是小编为您带来的如何避免转行数据分析师后悔了。