(待会删)yyds,请低调使用!
2022-4-13 15:1:0 Author: mp.weixin.qq.com(查看原文) 阅读量:15 收藏

最近我招了一个高级数据分析师,90后。

一个月5W,招进来之后发现,我给钱给少了!

为什么这么说呢?

因为真的太省心了!

你让他简单出个报告,他可以给你从好几个维度进行数据分析,得出具体方案,还把利弊分析得清清楚楚。

这样的年轻人,对于前辈真的太有杀伤力了。

反观周围很多人,还在用过去的方法和思维解决现在的问题,这种不能朝前看的人将很快被清洗出局。

代在变,企业对人才的需求也在变,当数据化的浪潮来袭时,没有人能独善其身。

那么问题来了,如何才能成为顺应时代发展趋势,成为数据时代的“弄潮儿?

1

一份埃森哲的咨询报告显示,这三类人将成为企业转型必备的资源:

1. 能利用数据为公司做决策的中高级管理人才,他们通过数据捕捉市场机会,找到企业的发展趋势,例如CTO、CEO等。

2. 能利用数据为公司搭建数据网的专业人才,他们使用大数据,利用数据内涵和价值为项目所用,例如:数据工程师,数据经理等。

3. 利用数据为业务赋能的应用人才,他们利用数据信息和数据工具,为业务增长赋能,例如:市场营销、人力资源管理、运营等。

▲数字化人才金字塔模型

这就是数据化人才需求金字塔,而与需求相对应的则是数据化人才的严重短缺:

《赛迪智库》数据显示:到2025年,懂商业、懂数据、懂运营的的复合型人才缺口将达到230多万。

需求高,供给不足这就使得目前拥有数据分析能力的人薪资远超其他岗位。

100offer 统计了历年以来的招聘数据发现,2015年以来,数据分析能力的岗位薪资比其他的岗位高出20%-30%。

猎聘给出了数据分析人才岗位薪资,平均高达22322元。

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数据化时代,可以预见地是,数据分析能力会像互联网时代你会操作电脑一样,成为一项必备技能。

不懂数据分析,可能成为数据时代的“文盲”!

这也是为什么我强烈建议大家学习数据分析的一个原因。

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数据分析让你成为老板眼中高效的人

做财务的晓东,每天要花大量的时间处理发票、录审单凭证,各种财务报表,经常会因为一个数字错误,就要推倒重来。

他学了数据分析后,只需用SQL数据工具,就能快速处理数据统计,实现自动化程度操作,还可以与数据库联动,形成实时数据看板。

不仅数据一目了然,而且让领导直呼,这表格做得太高级了。

02

数据分析让你成为老板眼中靠谱的人

做销售的阿岚,每天面对一堆的销售报表,还有海量的客户信息,她经常被领导质问这个月销售额下降的原因,产品涨价对客户有多大影响,却不知作何回答。  

自从她学了数据分析后,她知道可以通过相关性分析漏斗分析等方法准确定位原因,找到解决方案。

同时透过数据她可以构建清晰的用户画像,发现影响成交背后的关键因素,做出正确的决策。学了一个月数据分析的阿岚成为了他们组的销售冠军。

03

数据分析让你成为老板抢着要的人

做电商运营的阿硕是他们团队加班最少,却是老板重金挖过来的人,因为他身上有别的运营不具备的强大的数据分析能力,他能够在最短时间里,通过后台一堆数据,做可视化呈现,找出内在规律制定出合适的单价和爆品组合。

老板评价他:能够用1年的时间,看懂别人10年才能看透的业务。是个不可多得的人才。

这就是数据赋能你的岗位:在你还没有入门时,你很难想象它能给你创造多大的价值。

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那么问题来了,数据分析这么厉害,一定很难学吧?


恰恰相反!


数据分析学的是思维和方法,并不是复杂的代码,一般岗位的人都能掌握。


如果你想学习数据分析又担心学不会,也不知道什么课程更好;


那么,我建议你尝试一下圈外数据学院专门为普通职场人打造的《数据分析入门实战营》

这个课迄今为止已经累计开展了60多期,超过30万人报名参加,课程满意度(匿名问卷)都超过了95%,完课程度和推荐率都是行业水平的5-10倍。


它改变了我对数据分析难学的固有认知,主要是因为它的这几大特点:


1、针对小白设计,案例引入生动有趣

2、工具和思维结合,学到立即可用

3、课程闭环,循循渐进,易掌握

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你不需要花费几个月的时间学EXCEL,PPT,python,SQL等,在我们的课程里,第一节课,你就能掌握这些数据工具的使用方法,做出可视化图表。

2-3节课,我们会在工具的基础上教你如何看数据,得出洞见,给出解决方法。这就是工具先行,思维拔高的全覆盖课程模式。

 

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 基层人员:工作3年以上,想成为“业务+数据”复合型人才。
 一线主管:使用数据向上汇报、对下管理、跨部门协调等。
 部门负责人:通过数据洞察本质,帮助业务决策。
 准备转型或跳槽:希望能让简历加分,斩获名企offer。

文章来源: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwMTI2MA==&mid=2651670824&idx=1&sn=5d728669ddbd78ee56b75d73239c53b2&chksm=bd703d0b8a07b41d4ce91955d679c2b93dd12726dfca69f5ef3e4844f94fa82d6570a4a4fef2#rd
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