現在屬于一個信息時代，各行各業都離不開數據分析師。想要學習數據分析的同學請看這里北京風控數據分析師，通過對北京中安興項目數據分析師事務所有限責任公司介紹？，北京哪家的數據分析師靠譜？，北京哪里的數據分析師輔導專業？，北京的數據分析師班費用高嗎？，數據分析人的職場天花板，數據分析師就業分析報告?? 的了解，希望以上信息可以幫助到您。

1.北京中安興項目數據分析師事務所有限責任公司介紹？

簡介：北京中安興項目數據分析師事務所有限責任公司成立于2013年04月23日，主要經營范圍為數據處理等。法定代表人：史桂新注冊資本：100萬人民幣聯系方式：官網地址：www.***.com地址：北京市朝陽區南磨房路37號1701-1703室(華騰北搪集中辦公區170510號)

2.北京哪家的數據分析師靠譜？

現在這類機構有很多類型的了，自己了解的CDA做數據分析培訓比較早，在數據分析行業內有一定的影響力，有一定的含金量，相對權威，報班學習選擇適合的中心很重要，他們收費合理。開設的課程全面。

3.北京哪里的數據分析師輔導專業？

現在這類培訓中心有很多，報名前建議多家的試聽一下，了解一下老師的考察情況如何，CDA數據分析師培訓聽很多同行提及過你可以考慮下。

4.北京的數據分析師班費用高嗎？

每個機構的收費還是存在區別，找到適合的培訓班很重要，同事當時選擇的CDA這里，采用現場面授+遠程直播，線下項目案例沉浸式教學方式。專業的師資團隊。

5.數據分析人的職場天花板

數據分析從業這么多年，既有慶幸也有焦慮，慶幸的是能進入互聯網行業，吃到行業紅利從而有一個較高的起薪，焦慮的是數據分析的門檻并不高，而且有明顯的職場天花板。門檻不高從我待過的互聯網公司來說，入門的數據分析基本就是提數，業務*需要什么數就給什么數，技能要求僅僅是Excel和SQL。1年后，SQL玩得溜了，對公司業務的取數邏輯也熟悉了，這時你更多的是利用公司的內部工具搭數據看板，有些公司用SAP，有些用自研的看板平臺，再簡單的直接Excel，你需要的也就是學會這些看板的使用方法搭好一張報表。以上的工作一個正常的*畢業生都能掌握，不需要會編程，不需要高深的統計學數學知識。門檻不高意味著起薪不高，因此建議想從事這一行的童鞋往以下2條路走1、走AI路線，吃技術紅利；數據分析*的落地場景目前來看是推薦系統，幾乎所有的互聯網公司都在做個性化推薦，今日頭條、網易云音樂 這些公司都以精準的個性化推薦著稱，個性化推薦是它們賴以生存的業務場景。去這些公司從事推薦系統相關的數據工作能夠獲得很好的起薪，也有很好的發展空間，但相對的門檻也很高，計算機、統計學或數學的碩士學歷是標配；2、去大型互聯網公司，吃行業紅利；如果你跟我一樣走不了AI路線，那么一定要去大的互聯網公司，它們對數據足夠重視，內部有一個足夠大的數據團隊供你學習和發展，同時也能拿到跟互聯網公司主力崗位開發、產品相當或者稍低的起薪。拿網上的公開數據做對比以亞馬遜為例，亞馬遜的開發崗位SDE（Software Engineer）的薪資范圍是平均年薪11萬刀，人民幣是75萬。而一個數據分析崗位，互聯網公司叫 BI（Business )平均年薪8.6萬刀，人民幣59萬。谷歌的BI薪資更高當然國內互聯網公司入門級BI工資沒這么高，應該在1萬人民幣左右。職場天花板美國薪資調查網站PayScale對數據分析師（Data Analyst）的職位評價里邊有一句話薪資增長緩慢，10年經驗之后想更上一層很難。我自己的感覺也是如此，身邊很少有經驗很豐富的數據分析師，大都從業5年以內，10年的大都轉管理或轉做其他職位。程序員和產品經理則不同，程序員可以走技術線一直到架構師，不做管理也能年薪百萬，一個資深的產品經理負責重點的營收產品也能年薪百萬，而走AI路線那些算法人員由于不可替代性，很多公司直接開出百萬年薪。PayScale上BI的職位發展路線是這樣的國內公司一般不會有 BI Architect（BI架構師） 這樣的職位，想年薪百萬一般要去到BAT級別公司的總部做 BI總監，其他行業或公司一般*到BI經理，或者干脆沒有BI這個*。而美國那邊BI總監的平均薪資甚至沒有年薪百萬折合人民幣87萬。另外，程序員可以朝CTO、副總裁甚至CEO發展，產品經理同理，財務的可以做到CFO甚至CEO，而高管很少出身自BI。總結出來是：1、數據分析（BI）薪資增長緩慢；2、數據分析無法一直走技術線，進一步發展只能走管理；3、數據分析*到BI總監，無法到副總裁或以上。如何打破天花板？結合最近的發展趨勢，感覺可以走以下2條路：1、找到一個數據分析的應用場景，走業務為主，數據分析為輔的路線；有非常多職位名稱不是數據分析，但做的就是數據分析的工作，最普遍的就是財務分析了PayScale里數據分析師的發展路線是這樣的可以看到大頭是往財務分析>財務總監這條路走，如果你有財務背景又想做數據分析，可以考慮往財務分析走，企業可以沒有數據分析，但不能沒有財務分析，財務是數據分析里邊最普適的一個應用場景。相似的還有風控，見過不少原來在互聯網公司做數據分析的人去金融企業做風控，國內很多信用卡中心和P2P公司有大量這樣的職位，風控在金融企業也算核心崗位之一。如果你對財務不感興趣，在自己公司內部也要盡量從事一些可以落地的業務場景，比如在大型互聯網公司做賬號風險管理，從事防盜號，防刷單的數據分析工作。從事緊貼業務的數據分析才能落到實處，才能體現出價值，除了發展更好外，也能在公司裁員時不至于被淘汰，因為你做的事是有業務價值的。2、去核心業務就是數據本身的公司工作。在FMCG（快速消費品）行業如寶潔、箭牌等，CEO要不是銷售做起來，要不是市場、品牌管理做起來，因為這些職位能直接拉動業務。在會計師事務所做財務，做審計，你能達到的職場頂點不是財務總監而是CEO。因此做數據的，如果能去一些本身就是從事數據業務的公司工作，自然能打破職場天花板。市場上有很多這樣的公司，比如做數據咨詢業務的公司，艾瑞、易觀、尼爾森、華通明略等，在里邊做數據分析業務，你的職場頂點絕不是BI總監。又或者像GrowingIO、神策數據這樣的數據平臺公司，創始人都是BI出身的，比如GrowingIO的創始人就是前Linkedin（領英）的BI總監。去這樣的公司，你會有更廣闊的職場跑道，而不是在其他公司一樣撐死就是BI經理或總監。送人一贊，手有余香~專欄很少更新了，可以到我的公眾號看我*文章

6.數據分析師就業分析報告

一、報告背景隨著互聯網大數據的日益火熱，各大企業對于數據的需求逐日增加。大數據浪潮的襲來，帶來了數據分析師崗位的就業。基于此，對前程無憂關于數據分析師崗位招聘的數據進行系統的分析。二、分析目的本分析報告解決以下三個問題：1、數據分析師崗位在哪些城市需求量較大？2、數據分析師崗位的薪資待遇情況是如何？3、數據分析師崗位薪資待遇的發展趨勢如何？三、分析報告1、準備數據源利用爬蟲工具對前程無憂進行數據分析崗搜索結果進行爬蟲，提取分析字段：職位名稱、公司名稱、工作城市、薪資待遇、學歷要求、工作經驗以及公司規模。插播一個初級入門數分訓練營，目的是了解數據分析如何賦能業務，如果是大佬，請繞行。騰訊教育 聯合出品的免費的數據分析入門訓練營。5天學習，體驗數據分析解決商業問題。點擊下面的鏈接就可以免費獲得~ 2、數據清洗2.1、清洗學歷要求字段因前程無憂學歷項不是必填項，在爬蟲過程中會抓取錯誤數據，需要清洗掉。結果如下。處理過程：將包含“招”的單元格直接替換為“無要求”2.2、清洗工作城市將類似于“廣州-天河區”調整為“廣州”，便于后期統計城市數據。處理過程：利用數據分列直接調整。2.3、刪除數據重復項職位ID是*識別碼，所以對職位ID進行排重。處理過程：利用刪除重復項功能進行刪除。2.4、清洗薪資待遇將日薪直接刪除，日薪234個數據均為同一家公司發布的招聘信息，對整體數據會存在一定的干擾性。將年薪直接刪除，年薪234個數據均為同一家公司發布的招聘信息，對整體數據會存在一定的干擾性。將月薪的區間范圍調整為*值和*值。處理過程：*薪資：利用FIND函數求得“-”從左開始第幾位，然后利用LEFT函數從左開始取值，取值范圍比“-”位數少1即可；加入IF函數和ISNUMBER函數，判定如果薪資待遇包含“萬”，那么計算需要乘以10。*薪資：利用LEN函數求得單元格字符總長度，再減去利用FIND函數求得“-”的位數，即可求得“-”以后的字符總長度。利用MID函數取值“-”以后的字符再減去3（3即為千/月）。加入IF函數和ISNUMBER函數，判定如果薪資待遇包含“萬”，那么計算需要乘以10。平均薪資：利用AVERAGE函數直接求平均值。刪除【薪資待遇】列2.5、清洗異常值將不包含“數據分析”、“數據運營”和“分析師”等字符的職位刪除掉。處理過程：利用FIND函數查找特殊字符并返回結果值，利用COUNT函數計數，利用IF函數判定，如果計數成功則為“是”，表示符合數據分析師崗位；如果計數失敗則為“否”，表示不符合，可以刪除。剩余2293條數據。3、數據結果可視化3.1、數據分析師崗位在哪些城市需求量較大？依據柱形圖所示，數據分析師崗位在上海、廣州、深圳和北京需求是偏多的。依據餅形圖所示，數據分析師在上海、廣州、深圳和北京的需求量接近總數的67%。小結，如果從事數據分析師崗位，在北上廣深可以提升成功的概率。3.2、數據分析師崗位的薪資待遇情況是如何？依據柱形圖所示，數據分析師崗位大部分集中在1-3年和3-5年，屬于年輕化和朝陽化的行業。5-10年的崗位急劇下降，也就是意味著如果5年后沒有能力的提升，那么你的就業競爭就會很大。依據柱形圖所示，數據分析師薪資待遇深圳和北京*，其次是上海和杭州。追求高薪可以去這些城市發展。3.3、數據分析師崗位薪資待遇的發展趨勢如何？依據折線圖所示，隨著工作年限的逐步增加，薪資待遇也會逐步增加。4、報告總結1）從就業需求來講，大量的工作機會集中在北上廣深和新一線城市。如果想從事數據分析工 作，去這些城市將提升你成功的條件概率。2）從薪資待遇上看，數據分析師留在深圳發展是個不錯的選擇，其次是北京、上海。3）數據分析是個年輕的職業方向，大量的工作經驗需求集中在1-3年和3-5年。對于數據分析師來說，5年的就業崗位數量急劇下降，如果在5年之內沒有提升自己的能力，以后的競爭壓力會比較大。4）隨著經驗的提升，數據分析師的薪酬也在不斷提高，10年以上工作經驗的人，能獲得相當豐厚的薪酬。注：因特殊原因，數據圖表均未標識數據來源以及爬蟲工具名稱，請忽略此點。插播一個初級入門數分訓練營，目的是了解數據分析如何賦能業務，如果是大佬，請繞行。騰訊教育 聯合出品的免費的數據分析入門訓練營。5天學習，體驗數據分析解決商業問題。點擊下面的鏈接就可以免費獲得~知乎營銷平臺

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