數據分析師可以決定成敗。但是,數據分析師的平均工資是否與其職位對組織的實際重要性相匹配呢?這是一個非常複雜的問題。
普通數據分析師的工資是多少?那些具有豐富經驗和技能的數據分析師又能掙多少錢?
數據分析師在許多組織都是重要的成員。根據數據分析師的工作成果,對企業的總體方向做出重要決策。在團隊層面,數據分析師還提供一些有價值的見解,讓開發人員、工程師和其他人可以據此做出短期決策。
基於此,我們開始數據分析師工資的分析。
根據 Burning Glass(收集和分析全美招聘信息)的數據,數據分析師的平均工資為 78676 美元。但是,正如我們下面的分析,教育水平和經驗會對收入產生根本性的影響。
普通數據分析師可能會止於使用下面的工具組合:
Postgresql (一個開源關係型資料庫管理系統)
RapidMiner (許多公司都在使用的數據科學平臺)
Knime (一個分析平臺)
Datawrapper (一個創建圖表和可視化的在線工具)
Tableau (另一個可視化工具)
SAS Sentiment Analysis
Google Fusion Tables
Apache Hadoop
通用數據分析師也知道如何使用 R 和 Python ,這是目前數據分析編碼的兩種首選程式語言(記住,R 更多的是一門學術和研究項目語言,而 Python 的普遍性和可擴展性使其成為商業活動的語言選項)。SQL 和資料庫技術的知識也很關鍵。
以下是一些在職位描述中最常出現的技能:
數據分析師技能(來自:Burning Glass)
根據 Burning Glass 的數據,未來 10 年,數據分析師的工作預計將增長 14.3%,這表明數據分析師的崗位需求會一直保持在一個相當高的水平上。此外,目前填補數據分析師職位空缺的時間是 34 天,這表明當前對該職位的需求也很高。
如前所述,數據分析師的工資在很大程度上取決於經驗和受教育年限等因素。我們先來看後者,以下是 Burning Glass 按教育程度劃分的數據分析師的工資:
數據分析師工資(按受教育程度劃分,單位:美元,來源:Burning Glass)
令人意外的是,許多擁有學士學位的數據分析師其收入與他們擁有碩士學位的同事大致相當,至少在 25 分位之前是如此。
現在,讓我們看看經驗:
數據分析師工資(按經驗劃分,單位:美元,來源:Burning Glass)
正如科技行業(以及其他行業)的許多職位一樣,經驗越豐富往往薪水也越高。不過,有經驗的數據分析師需要保持技能的更新,特別是在分析工具快速發展的情況下。
國內的數據分析師/商業分析師需求越來越大
就連四大,也因為業務受到衝擊,所以主動擁抱變化,開始要求Python技能。
在EY的實習JD中,就明確表示:要會Python。
圖/EY
德勤也曾宣布與Kira Systems聯手,將人工智慧引入會計、稅務、審計等工作當中,這一科技創新將幫助員工從閱讀合同和其他文件的乏味工作中解放出來。
圖/Kira
從德勤的報告看,未來的3-5年時間內,認知技術對於組織機構的影響將大幅度增加。
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