데이터 분석가가 일자리를 구하기가 좋습니까? 대우는 어떻습니까?

데이터 분석가의 임금 대우는 일반적으로 동급 직위보다 훨씬 높으며, 대부분 2 ~ 3% 에 달한다. 한편 데이터 분석가는 기업들로부터 많은 관심을 받고 있습니다. 수많은 일선 2 선 도시들 중 데이터 분석가의 연봉이 높기 때문에 데이터 분석업계에 진출하고자 하는 친구들은 데이터 분석의 급여 수준을 걱정할 필요가 없다. < P > 그리고 현재 과학기술이 점점 더 빠르게 발전하고 있어 데이터 분석 발전 방향이 많아지고 데이터 분석 인재가 더욱 부족해질 것이다. 특히 빠르게 성장하는 중국에서는 데이터 분석 산업을 대대적으로 발전시킬 것이다. 이로써 데이터 분석가의 전망이 우수함을 알 수 있다. 또한 데이터 분석가의 지위도 낮지 않습니다. 어느 업종에서든 마찬가지입니다. 또한 데이터 분석가는 범용 직업으로 모든 업종의 데이터 분석 직책에 쉽게 적응할 수 있습니다. < P > 데이터 분석가가 작업하는 프로세스는 두 부분으로 간단합니다. 첫 번째 부분은 데이터를 얻는 것이고 두 번째 부분은 데이터를 처리하는 것입니다.

관련 데이터 획득은 데이터 분석의 전제 조건입니다. 각 기업은 자체 스토리지 메커니즘을 갖추고 있습니다. 따라서 기본 SQL 언어가 필요합니다. 기본적인 SQL 기초를 갖추고 그 중 세부적인 문법을 배우면 기본적으로 많은 데이터를 얻을 수 있다. 각 요구 사항이 명확해지면 필요에 따라 관련 데이터를 가져와서 기본 데이터를 만들어야 합니다. < P > 전학을 원하시면 먼저 자신의 기초와 전문적인 배경을 평가해 볼 수 있습니다. 일반 수학, 통계학, 컴퓨터전공이 가장 우세합니다. 그 다음은 마케팅, 전자상거래, 경제학 등 전공입니다. 이들 전공도 일정한 데이터 분석 기초능력을 가지고 있으며 전행도 비교적 빨리 시작할 수 있습니다.

확장 자료:

데이터 분석가 요구 사항:

1, 비즈니스 이해. 데이터 분석에 종사하는 전제는 업무를 이해해야 한다. 즉, 업계 지식, 회사 업무 및 프로세스에 익숙해야 하며, 독자적인 견해를 갖는 것이 좋다. 업계 인식과 회사 업무 배경을 벗어나면 분석 결과는 선을 벗어난 연일 뿐, 큰 사용 가치는 없다.

2, 관리 이해. 한편으로는 데이터 분석 프레임워크를 구축하기 위한 요구 사항입니다. 예를 들어, 분석 아이디어를 결정하려면 마케팅, 관리 등의 이론적 지식이 필요합니다. 관리 이론에 익숙하지 않으면 데이터 분석을 위한 프레임워크를 구축하기 어렵고 후속 데이터 분석도 어렵습니다. 한편, 데이터 분석 결론에 대해 지도적인 분석 건의를 하는 것이 역할이다.

3, 분석 이해. 데이터 분석의 기본 원리와 몇 가지 효과적인 데이터 분석 방법을 파악하고 효과적인 데이터 분석을 위해 실제 작업에 유연하게 적용할 수 있음을 의미합니다.