工作崗位與職能、薪資對比、熱招公司等多方面詳細解讀學姐今天來聊聊數據分析、商業分析領域的同學們最關心的問題--薪資！進入了數據分析相關領域，能不能在未來成為高薪人才，逐步實現財富自由，迎娶白富美，走上人生巔峰？廢話不多說，直接進乾貨！
美國大數據及商業智能軟體公司SiSense公布的調查數據研究指出：資訊分析相關人才起薪約為年薪
5.5萬美元，北美地區大學畢業生的平均年薪為
4.76萬美元。相比較而言平均高出
7400美元。而最高薪的數據科學家，平均年薪為
13.2萬美元，打敗一大票科技公司的高階工程師，而且這個差距還在繼續拉大中。以下根據Payscale所提供的職位基本年薪做參考，為大家整理了四個最常見的大數據人才工作內容以及薪資範圍。數據分析領域需求最多最基礎的崗位，基本可在不同行業中，從事數據收集、整理、分析，並依據分析報告做出研究、評估的技術類工作。要求數學、統計、或是計算機學科相關背景較多
北美地區數據分析師的年薪大約在$36,139到$77,696美元之間，中間值大約是
$51,224 美元。擁有統計分析、數據建模(Data modeling)以及SAS等高階技能的從業者相對來說會得到更高的薪水。薪資水平：根據美國勞工統計局的數據，商業分析崗位在2017年的薪資中位數在
82,450美元至84,760美元之間，職位數在40,300個和806,400之間，2016年至2026年的崗位增長在14%至33%，增長速度都快於平均增長速度。尤其是管理分析師（Management Analysts），從2016年至2026年之間將會有
115,200個工作崗位增長。
畢業生就業情況：根據數據顯示2018年商業分析畢業生中有
97%的人找到了在美國本土的工作，只有3%選擇的是國際非美國的工作。留在美國工作的畢業生中，在中西部的最多，佔比43%。其次是西部，佔比28%。隨後是西南部（12%）、東部（10%）和南部（4%）。BA需求較大的地區/城市包括：舊金山地區，洛杉磯地區，西雅圖，紐約，德州的奧斯汀+達拉斯，芝加哥，波士頓等等。畢業生的平均薪資為
84,754美元。薪資浮動很大，在18,000美元至115,000美元之間。而平均籤約獎金為
8,9410美元。在就業的學生中，諮詢（Consulting）相關崗位的畢業生薪資相對最豐厚，平均薪資為
95,833美元，區間在82,000美元至110,000美元之間。諮詢相關崗位的畢業生佔比18%。大部分的畢業生都會負責
商業/數據分析（Business/Data Analytics）相關工作，佔比53%。該領域的畢業生平均薪資為
82,433美元，區間在60,000美元至100,000美元之間。
就業行業：企事業單位、集團公司、IT、金融、證券、諮詢策劃等涵蓋經濟分析、市場調研、情報研究、數據採集集合及相關領域的行業。常見的僱主有：政府、外資投行、商業銀行；網際網路公司如 Google、yahoo等；專業的第三方數據分析公司；大型連鎖商貿機構如 Wal-Mart、家樂福等。
就業崗位：這個專業的就業方向主要是做數據分析師和程序設計師。在不同行業中專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測。數據科學家和數據分析師的區別在於，分析師不負責編程，統計建模，機器學習等。數據科學家的要求要相對遠高於數據分析師。兩者所使用的工具也有很大的區別。數據分析師使用的商業智能工具包括：Microsoft Excel , Tableau, SAS, SAP, Qlik 等。就數據挖掘和數據建模而言，數據分析師大多使用BM SPSS Modeler, Rapid Miner, SAS, KNIME.；數據科學家傾向於使用
R和Python。兩者與中上層管理者的交流模式也很不同。數據分析師一般會接到自上而下的指令。數據科學家大多自發地提出問題；所使用的建模技巧、可視化技術等也更加高級；使用數據講故事的能力也更加出眾。北美地區的數據科學家年薪大約落在$63,192到$142,118美元間，中間值是
$96,579美元，幾乎是數據分析師的
兩倍。數據架構師要負責建立和維持公司數據儲存的技術基準，策劃硬體和軟體的結構，確保數據儲存系統可以支持未來的數據量和分析需求。數據架構師通常擁有計算機相關專業背景，並且精通資料庫相關知識，像是關聯式資料庫(Relational database)、數據倉儲(Data warehouse)、以及分散式數據系統(Distributed storage system)等等都需要掌握。
因此，數據工程師必須具備相當強的編程能力,其中就包括編寫數據查詢程序等。所以，優秀的數據工程師一定也是高級開發人員。北美地區的數據工程師薪水：從$65,928 到$147,868 美元，中間值為
$105,581美元。以目前的趨勢來看，比起SQL，擅長OracleDB的人才較容易得到高薪。首席信息官：負責企業內部資訊系統、資訊資源規劃整合的高級技術管理人員。可以說，這是所有數據策略相關的最高負責人。當然綜合要求能力必然也是最高。首席信息官通常管理一整個大的數據團隊，
團隊成員包含：數據分析師、商業分析師、數據工程師、數據科學家等。高級的資深分析師、科學家會直接與首席信息官呈報，最後的決策再由 CIO 上報給董事會。北美地區的首席信息官薪水：從$81,226起跳至$269,033美元不等，中間值是
$142,269美元。雖然擁有不同的職稱，但往往這些角色的職責範圍經常互相重疊，端看各公司如何分配工作內容。
歐洲地區：以英國為例可選公司：Mako, Metro Bank, Intelliflo, Oodle Finance, & more
可選公司：Deepmind, Bentley Systems, Blink Health, Skyscanner &more
中國地區主要地區分布根據網際網路求職平臺拉勾網為例，全國有37個城市企業有數據分析師人才需求，城市需求排名：
排在前5的分別是：北京、上海、深圳、杭州、廣州。數據分析這一職業大量集中在北上廣深四大一線城市，以及杭州這個網際網路和電子商務企業的聚集地。總而言之，可以得出一個清晰的結論：
數據分析這一崗位，有大量的工作機會集中在北上廣深以及杭州，期待往這個方向發展的同學還是要到這些城市去多多嘗試。當然，從另一個方面說，這些城市也都集中了大量的各行業人才，競爭壓力想必也是很大的。
在拉勾網上，主要有
19個行業有數據分析師人才方面的需求，主要集中在移動網際網路行業和金融行業。數據收集和數據存儲技術的快速進步，網際網路企業能夠積累大量的用戶數據，因此會有大量的數據分析需求；金融行業一直存在數據分析的需求。數據分析崗位已經逐漸向各行各業滲透，移動網際網路、金融、數據服務等行業，會存在大量的數據分析人才需求。
移動網際網路
金融
電子商務
數據服務
O2O
企業服務
遊戲
文化娛樂
教育
生活服務
社交網絡
廣告營銷
信息安全
醫療健康
數據分析師薪酬情況以需求排名前六的城市為主來介紹：北京：中間值￥19,000
上海：中間值￥15,000
深圳：中間值￥15,000
杭州：中間值￥15,000
廣州：中間值￥12,000
成都：中間值￥9,000
最多需求：1-3年其次：3-5年
次之: 1年以上
最少：10年以上
技能要求&技能與薪水的關係工作1-3年經驗的熟手需求量最大，其次是3-5年工作經驗的資深分析師。工作經驗不足1年的新人，市場需求量比較少。另外，工作經驗要5-10年的需求量非常稀少，而10年以上的更是鳳毛麟角。從這個分布我們大致可以猜測出：數據分析是個年輕的職業方向，大量的工作經驗需求集中在5年以內；對於數據分析師來說，5年是個瓶頸期，如果在5年之內沒有轉型或者質的提升，大概以後的競爭壓力會比較大。要求會Python/R的公司佔到60.8%，和SQL的60.7%相接近。有33.1%的公司要求會Excel，要求會Tableau的公司僅佔9.5%。
這說明，Python/R和SQL已成為超六成公司的必備技能。要求會Python/R和要求會SQL所對應的薪資中位數為
￥20,000，會Python/R並沒有比會SQL在薪資上更有優勢，但僅要求會Excel的崗位對應的薪資則明顯低於前兩者。
因此，從數據的角度來看，想往數據分析方向走的話，技能方面可以先把SQL掌握了（SQL入門簡單但精通並不容易的）。不同規模公司的用人需求差異對小公司而言（50人及以下），大部分公司開出的薪資不會超過￥30,000，規模更大的公司起薪更高，即便是對於工作經驗不到1年的數據分析師，規模稍大的公司也能開出相對較高的薪水，所以如果從面向工資編程的角度看，大公司具有較為明顯的優勢。另一方面，當薪水超過￥30,000時，公司對數據分析師的經驗要求大多都是3-5年以及5-10年，此時經驗成為了較大的門檻。接下來看看大公司在技能方面的要求，這裡定義2000人以上的公司為大公司。
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