裁員潮此起彼伏，轉行資料分析師仍舊可期

2018年全球經濟下滑，證券市場更是杯盤狼藉，美國經濟的不景氣迅速散播到全球各個國家、地區。早前一度火熱的網際網路行業也開始步入裁員時期，一波裁員潮悄無聲息地就進入到我們每個公民的視野——前後相繼爆出了美團、京東與滴滴等知名網際網路企業大規模裁員的資訊。雖說表面上都是為了產業升級、管理升級，但裁員潮的氣息卻是無法掩蓋的。面對裁員潮的此起彼伏，面對金三銀四的跳槽之際，面對一大波人才的流入流入，面對資料分析行業未來3~5年150萬的資料分析人才缺口，此時站在人生十字路口的你，一心想轉行資料分析師可謂是迫在眉睫，但壓力也是動力，未來仍舊可期。裁員與跳槽雙劍齊發，面試晉級與競爭上崗接踵而至，想要轉行資料分析師，你得好好抓住機會，錯過就只能徹底說再見了！

下面小編為打算轉行進入資料分析師領域的朋友，好好用資料（基於各大主流網際網路招聘網站爬取）分析一下當前資料分析行業的整個社會行業走勢、人才需求狀況、各城市的職業分佈、薪酬待遇以及工作經歷、學歷優勢等方面的情況，“知己知彼，百戰不殆”，希望小編可以給你的轉行資料分析師之旅撥開一些雲霧、帶來一些啟發、提升一些勇氣！

一、資料分析行業在各大城市的職位數量分佈

圖表資料表明，與過去網際網路發展北京遙遙領先不同，上海在資料分析領域的職位需求超過了北京，不過也只是稍微略過。同時，深圳的資料分析人才需求數量也非常大，其次杭州和廣州的需求比較大，且兩者基本持平，且成都的人才需求也有一定的數量，這給國土中部的朋友提供了更多選擇成都有一定需求，其它城市的需求就逐步下降，數量越來越少。

二、職位薪酬分佈

從整個條形圖的分佈上看，薪資差異較大，基本集中在五千到兩萬五之間的職位，超過三萬的就屈指可數，不過最高的也有達到七萬多的。可能人們會疑惑，“不是每個資料分析師都能月薪過萬嗎，為何低於一萬的也有一定比例呢”，一般月薪在五千到一萬的基本上資料分析員或資料分析師助理，抑或尚處實習階段。總體上大幅度的薪資分佈還是集中於一萬五到一萬七以及兩萬到兩萬五之間，總的來說，薪資待遇還是非常吸引人的。

三、工作經驗要求

從圖中可以看出，絕大部分崗位都要求有一定的工作經驗，3-5年的居多，其次是1-3年，5-10年的專家級（應該是高階資料分析師或資料科學家級別，也有可能上升到人工智慧領域）也有一定需求。不過對於當前的資料分析行業的職位需求，大多數人都是通過職業提升或轉行重新開始的，基本的高校還沒有正式的資料分析人才的輸出。所以對於工作經驗來說，不單單是指你得在資料分析領域有一定的工作經驗，你在學習過程中獲取的案例分析，其實也算是實操，可以當作是工作經歷來看待。因此小編覺得，大家不用太過擔心工作經驗這一塊，還是實操能力為先。

四、網際網路熱點城市薪酬分佈

從圖表中看，北京的月薪中位數最高，在2萬元；其次是上海，在1.75萬之間；深杭兩個城市在1.5萬左右，廣州偏低，基本和成都持平，只有1~1.2萬；但薪資最高的職位降落在深圳，其次是廣州。可見，如果你在資料分析領域造詣夠深的話，你的薪資待遇也是大幅度上升的。

五、工作經驗對薪資待遇的影響

結果顯示，工作經驗在哪個行業確定都是一大競爭力。工作經驗越高，獲得的薪資待遇也越高。所以如果認定轉行資料分析領域，那就一定要持之以恆，不能三年一轉行，這樣很難達到更好的薪資高度。

六、學歷對薪資待遇的影響

從表中我們可以知道，作為新興領域的資料分析職位，同時當前高校還尚未輸出專門的資料分析人才，各大招聘網站的職位需求更看重的是個人的實際操作能力而並非學歷。對於有明確崗位要求的，大專明顯低於本科和碩士，本科和碩士的差距倒是很小，不過碩士的起薪要高。但不限學歷的比重是最大的，可見對於職位來說，考量的重點確實不是學歷優先。因此準備轉行的朋友，不用擔心自己的學歷過低，只要你的能力夠硬、興趣夠濃、恆心夠大，你一定會學有所成。

七、工作技能要求

表中顯示，SQL、Office（主要是Excel和PPT）的需求是最大的，也是絕大多數從事資料分析行業的人的基本要求；其次，更進一階的Python、演算法和R的需求也很大，另外SAS、SPSS、Hadoop、Hive的需求也不小。因此我們要基於自己的職業定位和工作需求來掌握各類技能工具。

八、主流技能的薪酬待遇平均中值

圖中的泡泡大小代表了職業的需求量。從結果來看，會R語言的薪資最高，不過這也僅是高薪的必要條件，而非充分條件。另外演算法過低，基本原因大致是由於大多數崗位需求裡都要求要有演算法，沒有明顯的競爭力，進而拉低了其均值。如果進一步分析，應該能得出比較貼合實際的資料，或者也可直接將此項剔除。分析其他職位需求，如深度學習和機器學習的薪資來得到演算法的薪資均值。Java是走向高階開發必不可少的路，Hadoop、Spark、Hive仍然是資料分析類職位的高薪必備技能。最後我們來看看Python，Python的薪資分佈居中偏上，需求也是位列前茅，可見各大企業對於Python技能的掌握是很有要求的，大家一定要花時間好好學習Python。

從上面的各大資料表格中，我們可以對當前火熱的資料分析行業有了非常明晰的客觀理解。資料分析職位需求的集中地帶主要分佈在北上廣深杭，其中北京和上海更具優勢。不過從地域上看，北京位於北方，上海、杭州位於中部，深圳和廣州坐落南部的廣東，這也給不同地域和人群提供了很好的擇業選擇和各類因素考量，具有一定的選擇優勢和流動優勢。雖然廣州和杭州的數量，相對於上海和北京是幾乎減半的，但從整個城市的人才需求基數上看還是很大的。

另外，從薪資待遇上看，整體的行業水平維持在1.5萬~2萬之間，這在社會職業範疇裡面算是非常可觀和期待的。如果在繼續深造或積累一定的工作經驗，那整個的薪酬水平也是大幅上升。基於實操能力優於學歷這個因素，這為轉行成為資料分析師的人們打了一記強心劑。

最後我想說的是，裁員潮無法逆轉，這是整個經濟環境的波濤洶湧，我們只能接受。但選擇和堅持是我們自己擁有的、轉行和競爭也是我們可以擁有的。“功夫不負有心人”，秉持堅定的信念，未來可期，我們只需努力！預祝大家學有所成、學以致用，開闢人生新篇章！

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