데이터 분석가의 연봉은 일반적으로 같은 직위의 연봉보다 훨씬 높으며, 대부분 20~30% 사이입니다. 동시에 데이터 분석가는 기업에서 높은 평가를 받고 있습니다. 많은 1선 및 2선 도시에서는 데이터 분석가의 연봉이 매우 높기 때문에 데이터 분석 업계에 진출하려는 친구는 데이터 분석 급여에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
그리고 이제 기술이 점점 더 빠르게 발전하면서 데이터 분석이 더 많은 방향으로 발전하고 데이터 분석 인재는 더욱 부족해질 것입니다. 특히 급속도로 발전하고 있는 중국에서는 데이터 분석 산업이 활발히 발전할 것으로 예상된다. 데이터 분석가의 전망이 밝다는 것을 알 수 있습니다. 동시에, 어떤 산업에 종사하든 데이터 분석가의 지위는 낮지 않습니다. 데이터 분석가는 보편적인 직업이며 다양한 산업의 데이터 분석 위치에 쉽게 적응할 수 있습니다.
데이터 분석가의 업무 프로세스는 간단히 두 부분으로 나누어진다. 첫 번째 부분은 데이터를 얻는 부분이고, 두 번째 부분은 데이터를 처리하는 부분이다.
데이터 분석을 위해서는 관련 데이터 확보가 필수다. 모든 기업에는 고유한 저장 메커니즘 세트가 있습니다. 따라서 기본적인 SQL 언어는 필수입니다. 기본적인 SQL 기초를 갖추고 세부적인 구문을 익히면 기본적으로 많은 데이터를 얻을 수 있습니다. 각 요구사항을 명확히 한 후 필요에 따라 관련 데이터를 확보하여 기초자료를 작성해야 합니다.
진로를 바꾸고 싶다면 기본 및 직업적 배경을 먼저 평가할 수 있다. 일반적으로 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공자가 진로 전환에 가장 유리하고, 마케팅, 전자상거래 순이다. , 경제학 등. 이러한 전공은 데이터 분석에 대한 특정 기본 능력도 갖추고 있으며 경력을 변경할 때 빠르게 시작할 수 있습니다.
추가 정보:
데이터 분석가 요구 사항:
1. 비즈니스를 이해합니다. 데이터 분석 업무에 참여하기 위한 전제조건은 비즈니스에 대한 이해, 즉 업계 지식, 회사 비즈니스 및 프로세스에 대한 숙지이며, 업계 지식 및 회사 비즈니스 배경과 동떨어져 있다면 자신만의 고유한 통찰력을 갖는 것이 가장 좋습니다. , 분석 결과는 오프라인에만 있을 뿐입니다. 연은 그다지 사용 가치가 없습니다.
2. 경영을 이해하세요. 한편으로는 데이터 분석 프레임워크를 구축하는 것이 요구됩니다. 예를 들어 분석 아이디어를 결정하려면 경영 이론에 익숙하지 않은 경우 마케팅, 경영 및 기타 이론적 지식을 활용해야 합니다. 데이터 분석 프레임워크를 구축하는 것도 어려울 것이며, 후속 데이터 분석도 수행하기 어려울 것입니다. 한편, 데이터 분석 결론을 바탕으로 유익한 분석 제안을 제공하는 역할이 있습니다.
3. 분석을 이해하세요. 데이터 분석의 기본 원리와 효과적인 데이터 분석 방법을 숙지하고, 이를 실무에 유연하게 적용하여 데이터 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 능력을 말합니다.