高新兴科技集团待遇(高新兴科技集团是大厂吗)学到了

太纠结了……

 

Offer帮官网：offerbang.io大数据时代的到来，无论是老牌资深投行还是新兴科技公司，都展现出了对数据分析师人才的青睐那么作为一名初入职场的毕业生，打算从事数据分析行业，金融、咨询、科技大厂，又该作何选择呢？。

01知己知彼，百战不殆金融投行金融行业越来越强调数据分析的重要性，因此，越来越多的数据分析师涌入金融行业通过分析数据，数据分析师在盈利决策的制定和计划风险承担方面发挥了重要作用Goldman Sachs ， Barclays ，J.P. Morgan等投行，其数据分析师通常会处理金融交易数据。

平均薪资也非常可观

那么，作为一名薪资不错的金融数据分析师，日常工作都干什么呢？我们来根据其岗位职责了解一下：◽ 收集战略数据，并设计、工程并记录复杂的数据基础设施◽ 使用数据建模技术，结合使非结构化和半结构化数据◽ 使用自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉，来分析非结构化和半结构化数据。

◽ 与各个团队紧密合作，识别问题，并针对这些问题设计数据驱动型解决方案◽ 进行定量分析来获得见解，并将这些见解发展成可行的解决方案，然后关注这些方案，直至成功交付(并评估结果)◽ 现有数据和原型系统训练机器学习模型，用于测试新的方案。

◽ 从零开始设计和编写新的算法，帮助管理数据分析和机器学习过程咨询公司咨询公司的数据分析师，一个高大上的职位 以其高强度，高成长性、高收入深受无数求职者的青睐其中，以 MBB为例，数据分析师薪资平均为92K美金左右。

在咨询行业工作，数据分析师需要用数据来帮客户解决具体的问题也就是通过接触到各种形式的数据，来帮助各行各业的客户实现业务改善，从而实现利润增长具体日常工作如下：◽学习客户业务在咨询公司工作，通常会遇到各种各样的项目，并且每个行业都有自己的规则和商业模型。

所以，搜集各种资料，并且快速熟悉客户的业务◽ 了解客户数据的构成主要了解在客户整个的业务流程中，哪些部分会产生数据以及产生哪些数据◽ 构建数据收集（分析）平台了解各个业务中产生的数据之后，则需要有效充分利用数据。

主要包含数据收集是否遗漏以及数据的整合◽ 了解当前形势寻找突破点和增长点项目初期，由于客户的需求通常很宽泛，数据分析师则需要进一步细化问题，进而整理出解决问题的框架◽ 整理汇报分析成果把自己的分析结果汇报给客户。

科技公司以Amazon为例，其数据分析和金融公司相比，将更加注重于用户的行为数据分析，包括聚类、分类分析，去解析用户的行为习惯科技公司对数据分析师的要求会比投行、咨询的更高，更加专业，同时因为不同的岗位需求，平均薪资也相对不同。

初级的Data Analyst的年薪平均在$76K/y做到Data Scientist，年薪平均则能达到$150K/y

这类数据分析岗位实际上向算法方向靠拢，因此对编程、计算机基础、算法基础的要求也会更高，难度相对较大主要日常工作如下：◽ 运用数据分析和规划方法，为相关业务提供分析支持和业务思考；◽ 对现有业务数据进行分析和监控，通过数据分析发现问题，探索机会，通过模型的建立优化现有业务；。

◽ 参与业务的优化、提升的过程，并通过数据评估业务目标是否达成及下一步策略的制定；◽ 持续观察互联网领域相关业务的变化、模式、新产品，优化数据分析方法及模式海外数据分析师需求大，同样在国内，数据分析专业的人才更是就业市场的热门人选。

例如，字节跳动招聘官网，数据分析师职位就有277个！

在国内，数据分析师薪资普遍较高，并且经验及工作年限越高，薪资越高。例如，看准网调查显示，数据分析师平均薪资为￥24768，薪资中位数为￥24209。

此外，不同Level的数据分析师工资待遇差距较大，从初级分析师到中级到高级，工资也会随之飞跃。

02提前准备，小试牛刀不管进入哪个行业做数据分析，在简历和面试两个环节中，同学们需要展现自己的优秀的基本功一般来讲，面试官都非常看重Coding能力、项目经验、沟通能力以及思维能力Coding能力编程能力是数据分析师的基本功。

在真正的工作中，并不会有人为数据分析师准备好完整现成的数据，数据分析师则需要基于自己的理解与判断从复杂的原始数据中获得提炼有价值的信息整个过程需要不错的编程能力作为保证，因此，良好的编程能力是开始数据分析工作的基础。

核心的编程主要要求 SQL 和 Python此外，由于不同职位需求，算法和算法复杂度分析的知识也有考察项目实操经验随着大数据分析时代的到来，越来越多的人更加努力地涉足这一领域，那么，在众多面试者中，有项目实操经验的求职者则更能够脱颖而出，从而受到面试官的关注。

因此，求职者可以根据大厂实战项目，选择高含金量热门实战项目进行项目实操，丰富经历，进而提高自身竞争力比如：房产定价模型的搭建与分析项目和股票市场投资组合数据分析项目数据分析思维对于数据分析师来说，除了掌握一些必备的硬技能，比如：Excel、SQL和Python等，还需要具备一个最重要也是最容易被我们忽略的软实力——数据分析思维。

◽ 对比思维对比一般有两种方式，横向对比和纵向对比横向对比也就是与同类对比；纵向对比是指同一类型不同时间的对比◽ 细分思维简言之，就是层层细分在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。

比如，杜邦分析法、麦肯锡的 MECE 分析法本质上都属于细分思维◽ 相关思维这也是数据分析的核心思维能力如果数据分析师能够熟练灵活的将相关分析运用到工作中，就能从仅仅知道数据分析的结果是什么进阶到知道呈现这个结果的原因是为什么。

著名的啤酒与尿布的故事，在业界是一个相关分析的经典案例◽ 假设思维在数据分析中，假设思维的专业术语叫假设检验，一般包括四个步骤，即：提出假设、抽取样本、检验假设、作出判断数据分析师可以充分利用这一思维模式。

◽ 归纳思维数据分析的过程，往往是先接触到个别事物，而后进行归纳总结，推及一般出色的沟通能力成为一名数据分析师，除去必备的工作技能以外，掌握一定的沟通技巧也是不可或缺的职场技能之一这里总结了四个实用的沟通技巧，请大家保存一键保存！。

◽ 结论先行，直入主题在工作中，需要简洁明了得讲清问题，短时间内将必要信息传达给对方常用的有PREP方法：Point（结论），Reason（依据），Example（具体事例），Point（重申结论后结束）。

◽ 直截了当，沟通提效在与同事及上级沟通中，讲话不要拐弯抹角，力求直率、简单、明确◽ 用数据和逻辑说话作为一名数据分析师，数据是唯一的武器在沟通中，将凭感觉想到的问题落实在“数据”上，并辅以一定的逻辑性，则更容易让人理解和信服。

◽ 做好预期管理在日常合作中，首先了解对方的期望目标和期望程度所以，这一期间，与业务方充分沟通尤为重要，事先沟通比事后返工效率高出数倍总之，技能提升和职业拓展要同时抓起，熟练掌握SQL 和Python等硬性技能，同时不断学习数据分析思维，从而提升自己个人竞争力，早日入职大型公司的数据分析师。

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