数据分析师是技术还是文职（数据分析师薪资有多高）

数据分析师是技术还是文职（数据分析师薪资有多高）就此，针对北上广深等一二线城市的数据分析岗位进行调研，包括行业、薪资、学历、经验等等内容。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。✔ 需要会哪些技能？......想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。

很多想转行、入职数据分析的小伙伴们常常遇到的问题是：

✔ 哪个城市发展好？

✔ 哪个行业比较适合数据分析？

✔ 选什么样的公司？

✔ 需要会哪些技能？

......

想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。

最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。

就此，针对北上广深等一二线城市的数据分析岗位进行调研，包括行业、薪资、学历、经验等等内容。

我们以数据分析来了解“数据分析”。希望能对即将从事数据分析岗位的小伙伴有帮助！

行业现状

在众多行业领域中，大数据分析师的岗位在互联网行业需求最高，计算机行业和电子商务行业需求次之。

从行业来看，数据分析广泛应用于各个领域，但是岗位数量偏少。在行业需求这方面，北上广深一样，对互联网行业对数据分析需求最高。

做数据分析的话，一般来说：一线互联网（BAT，TME）> 500强/大国企 > 二线小互联网公司 > 其他传统企业。

学历要求

从学历要求看，本科占比54%，其次是大专学历，占比33%。

本科和大专成为数据分析岗位中最为常见的学历门槛。

硕士及以上学历的需求占据较少的部分。

其实数据分析这个行业对学历的要求也没有一个明显的界限划定，一般比较看重的还是经验和能力，除非有些企业会设置学历门槛。

但是如果你的个人能力足够强，技能掌握得很好，也有一定的经验，学历对于你来说也就只是一个加分项罢了。

必备工具&技能

“工欲善其事，必先利其器”从所需技能来看，EXCEL、SQL被提及的次数最多，属于基础必备技能。

Python、PowerBI和Tableau也需要受到数据分析师的重视。部分数据分析师需要使用Hadoop、Spark等完成大数据工作。

数据分析必备软件，好的数据分析工具，可以使得数据分析事倍功半，处理数据更加容易，同时，熟练掌握数据分析工具也是入门数据分析的首选，如果你的简历是如下：

【熟练使用Excel做数据处理，熟练掌握SQL进行数据查询，使用Python做数据处理和数据分析等】

那么在简历初筛的时候，你的简历一定会脱颖而出的，不得不说，熟练掌握数据分析工具已经成为一个数据分析师在简历招聘中的必备要求。

工作经验&薪酬

数据分析的薪资，你可以去招聘网上看看各个企业招聘给的薪资，都很高，经验工作年限越高，薪资就越高，你懂得。

● 初级大数据分析师

薪资：8000-10000

主要工作职责为：数据监控，统计和出分析报告。主要用Excel解决这些工作，工作难度不大，强度也不大；

● 中级大数据分析师

薪资：12000-18000

主要职责为：数据挖掘，模型开发，优化监控，出解决方案；

● 高级大数据分析师

薪资：20000-30000

除了中级大数据分析师日常工作之外，还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。

总体来看，北京、上海数据分析师起薪12K左右，广州、深圳数据分析师起薪9K，其他城市起薪更低。

起薪排名情况：北京&上海＞广州&深圳＞其他城市

公司发展阶段&工作经验

1-3年薪酬比较高的公司是已上市公司和未融资公司；

3-5年薪酬较高的公司是融资在天使轮和不需要融资公司；

5-10年薪酬较高的公司是融资在A轮和已上市公司。

行业&工作经验

1年以内主要是计算机公司薪酬较高;

1-3年经验的数据分析薪酬较高的行业是医疗和计算机行业;

3-5年经验的数据分析薪酬较高的行业是计算机和互联网;

5-10年经验的数据分析师薪酬较高的行业是医疗和电子商务。

分析结论

数据分析师这技术性职位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州等互联网行业发展较好的城市。

以上这份报告建议想要从事数据分析的小伙伴收藏留用，在岗位需求和行业选择等方面可以参考哦~