营销数据分析师入行指南
近些年,大数据这个词被炒得很热。很多的企业,无论规模大小,无论有没有钱有没有技术,都想跟这个词沾上边。这股热潮也因此催生了很多新兴的职位。如果你也在寻觅类似的工作,不妨看看我的这篇一家之言的总结。
大数据是什么意思?简单点,就是互联网时代导致产生了大量的数据,比如一个网站,过去每天只有几十万的用户访问,而现在由于人们可以用各种终端更方便地上网了,访问量一下子变成了几百万。而这家网站又很想从这几百万的访问数据里得到点什么有用的信息,比如能不能知道这几百万用户有多少是新用户多少是老用户?有多少新用户的增加是因为网站功能的最新改进?又有多少新用户的增加是来自公司最近新上的广告?如果能很好地回答这一系列的问题,自然就使得这些数据变得很有价值。而有能力熟练地分析这些数据的人,自然也就能更容易地找到相应的工作。
这也是为什么这些年,marketing领域的数据分析师职位增多了很多的原因。职位的头衔多种多样,比如data analyst, business analyst, data scientist, marketing analyst, web analytics manager,等等等等。这些职位目前的薪资水平还是很可观的,可能很多比不上码工,但也差不太多,而且工作其实比码工要轻松很多,很适合作为一门非计算机科学专业毕业生的入行工作。那么做这行需要会一些什么技能呢?有多难入行呢?平均薪资能到什么水平呢?这些问题在我找工作的初期,是我最想知道但也最难找到明确的答案的。那么在这里,我尝试着作为一个过来人,初步地总结一下答案。
1)需要的技能特别高深吗?SAS, SQL, R, PYTHON,TABLEAU什么的都得精通吗?
相信上面这几个名词,你多少都有听说过(如果没有,你应该对这行也不感什么兴趣)。在入行之前,我自然也是觉得什么都精通才行。入行以后才发现,好多时候,只要能熟练用SQL,一开始对付日常工作差不多也就够了,如果再会点TABLEAU就更好。有些Data Analyst的职位,每天的工作大概就是用SQL和TABLEAU处理数据,根据别的'部门的要求,生成各种各样的图表。
当然这不是说别的这些软件不需要会了,我是想告诉大家,如果你已经能熟练使用SQL,完全可能考虑从事这行,不必对自己没有信心。SAS,R和PYTHON只是统计的工具,只要你懂统计建模的基本知识,学起来是很快的。从其中挑一门,学熟练,其它的都是很相通的。不用太在意具体的编码,入了行之后,会有很多样板编码提供给你,在修改中学习编码,速度往往是很快的。
当然,如果你想在面试的时候表现得好,征服面试官,针对上面的这些软件,你当然可以有的放矢的去学习。YOUTUBE和COURSERA上都有大量的软件学习视频,如果你有一点统计的基础知识,用几周的时间去自学一下,效果往往是立竿见影的。至少在面试的时候,很多常见的问题应该都能应付了。
2)有多难入行呢?对学科专业挑剔吗?
这行对专业其实不是很挑,我在LINKEDIN上做过简单的抽样,各种学科背景的都有。计算机、电子、营销、经济、数学、物理,等等等等,基本上所有的理科商科专业,只要你能把自己的经历和数据分析扯上关系,都可以尝试。其实各行各业的数据分析都是相通的,跨起行来,并没有那么难。
当然,这么多专业,如果你想在简历筛选里脱颖而出,还是要好好想想自己的优势,迎合公司hiring manager的喜好。比如营销行业这些年有一些关键词很热门,像customer churn, marketing mix modeling, KPI analysis, 等等等等,把这些词放到你的简历里,辅以相关的学习研究或者工作经历佐证,能增大你的简历通过筛选的机率。
说到这里,你可能要问,没有经历怎么办?适当的编一编往上靠其实是没多大问题的,比如你看过一篇相关的论文,可以说成是你在讨论课上做过类似的project,这样也算得上是相关的学习经历。当然前提是你也要有相应的知识,不会在面试的时候露馅。
3)薪资水平相比其它行业怎么样?
数据分析师的薪资,和领域和地域都很相关。曾经药厂的职位很吃香,很容易上十万,这些年药厂不是很景气,慢慢也下来了不少。目前营销相关领域的分析师职位,对于硕士生的平均起薪,根据我了解的样本,平均能到七八万左右。比如亚马逊的Business Analyst职位,对于硕士毕业生,整个package,包括起薪加上股票和签字费,每年大概能有八万。如果你有博士学位,上十万也并不少见。这样的平均水平,相比码工还是少一些,但其实也不失为一个不错的入行选择。如果你想将来转行,在工作中去学习新的知识新的技能,也完全来得及。
以上就是我的一些总结,希望能消除一些想入行但还在因为自己的背景而犹豫的朋友们的疑虑。如果你想入这行,完全不用被那些工作职位中的各种fancy的名词吓到。其实很多时候,只要你决定努力去做了,接下来的事情都会迎刃而解的。
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