临近年终放假，和好友们聊天的话题来来去去，绕不开年终。
我的两个朋友分享的结果，让人很是感叹。
A说细则公布以后，她细算一下，年底到手312，立了个大谱！
而B告诉我，今年转行以后，虽然最开始有下滑，但1年下来工资涨了不说，年底也额外拿了3个月的工资。
A和B都是很有上进心的人，对工作很投入。只能说，选择在很多时候比努力更重要。没有找到对的方向，努力也看不到成效，尤其是大环境不好的当下，选对赛道选对岗位，显得更加重要。
作为一个数据人，我其实算是踩上了红利，在数据分析的热度刚刚起来的时候，我因为技能在线，又自己学习补上了业务知识和分析思维的缺口，成功进入了这个赛道，并且随着公司的发展不断精进。
随着这几年学数据分析的人越来越多，包括很多人在大学阶段会选择它作为自己的专业，很多小朋友会来问我：数据分析现在还吃不吃香？到底还值不值得进入这个赛道竞争？
我先不回答，但是你不妨看看这些信息，相信你也会有自己的判断：
1、 大数据分析市场规模还在持续高速增长
近五年来大数据分析的市场规模在逐年增长，各行业各规模型公司在决策制定时多趋势依赖于数据，数据分析的重要性不言而喻。
*资料来源：共研产业咨询
直接用数据说话的话，当前大数据分析市场规模5年内增长近150%。毫无疑问，这仍然是一个高需求的市场，并且未来增长势头向好。
2、薪酬整体不错，且大中小厂之间的差距没有那么大，一旦成功入行，回报就很可观
首先是从各家给出的薪资来看，工作经验1-3年的平均薪资在15-18k，高者甚至可以拿到30k。随着技能的提升和工作经验的累计，薪资还会一路攀升。
*图片来源：Boss直聘
就当前的求职市场环境来讲，这样的薪酬水平还是很不错的。
并且从公司规模来看，公司整体岗位薪资范围较为固定。对于该岗位更能决定薪资的是技能和项目经历，所以扎实的数据分析知识和实操项目经验，可以帮助你快速获得薪资的提升。
同时，从各网站招聘信息可发现，字节/得物/拼多多/京东等大厂近50%以上岗位要求都需要数据分析能力，而当前大多数岗位JD中，都带有一条“对数据敏感性”、“具备数据分析能力”等要求。
各行业中咨询、广告、快消、传媒、四大、互联网等行业的职位要求，SQL、Pyhton也会成为加分项，在求职中更有竞争力。
3、没有硬性的学历要求，专业背景多样化，相对来说学历友好
从中国就业网数据来看，大数据岗位本科占比最高，占比65.45%，其次是研究生，也仅占比19.33%。同样对于专科生也是友好的。
*资料来源：共研产业咨询
同时，数据分析岗位对专业也没有特别的要求，虽然对于计算机、数理专业的小伙伴们，因为有一定的基础，会更容易受青睐，但其他专业，即使是“中文”、“旅游”也能有用武之地。
我的好朋友学习物流专业，毕业之后学习数据分析，当前已5年工作经验，薪资已达3.5k。看起来毫无关联，但各行各业当前都在数字化转型。就拿物流来说，智能物流管理系统、物联网技术的应用等等，都在改变着这个行业的运作模式。
举个最简单的例子，利用机器学习算法，可以根据历史数据和实时信息预测交通状况，为司机提供最佳的行车路线，这也是数据的应用，而身处行业内，必然要求你不仅仅会数据分析，也要懂行业知识，这时候的跨行就是一件顺其自然的事情了。
对于非数据分析专业的小伙伴们跨行，要相信基础能力是后期可以追赶的，主观性努力很重要！
所以总的来讲，数据分析现在还是吃香。但也有朋友会质疑：
AI时代数据分析的发展何去何从？
我有朋友在ChatGTP刚刚面世时，忧虑数据分析类岗位会不会被人工智能取代掉，相比人类，AI在数据的处理上看起来有着更加高效的优点。
但实际上，AI作为工具，辅助数据人做分析才是正解。一来AI”胡说八道“这件事情，想来大家也听说过，在很多不确定答案的问题上，它可能试图”欺骗“你。二来，涉及到非常具体的业务、不确定的变化、和人的协调分工，它始终是有局限，无法真正意义上独立去做分析工作。
同时，人工智能时代，数据分析的发展方向和空间呈现出多元化和深度化的特点。融合AI的数据分析是以基础数据分析为基础，在后续的职业发展中可以扩展更多技能范围，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等AI相关领域。
数据分析人，在这样的环境下，更应当打好技能基础，同时更加注重自身的实践经验和业务分析能力。
想要进入这个赛道，只需要花一点时间掌握SQL和python编程语言，学习基本数理知识，熟悉至少一种可视化工具：如Excel、Tableau或Power BI，就可以短期内，通过实际操作快速理解数据分析在实际工作中的应用，积累项目经验，快速掌握的技能性能力。
而作为求职竞争来讲，拥有数据分析能力是自我能力提升的第一步，而后充分的准备数据分析面试同样是非常重要的。
可能会有一些典型的误区是：
- 一份简历海投
- 不分析岗位JD，盲目堆砌无用的经历
- 抓不住面试官问题的重点，没有结合业务的实际情况剖析面试官问你的问题背后想要获取的信息
这些其实都回到了同一个问题，没有读懂招聘要求。
如何分析读懂JD呢？
这里，我以字节跳动数据分析师岗位为例：
*图片来源：Boss直聘
据提供的岗位要求，招聘者希望找到既具备技术能力又具备业务理解能力的数据分析师，能够从大规模数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为实际业务行动的人才。
学历和专业背景要求：基本学历要求，符合整体环境要求。对于科班出身的数学、统计学、计算机相关专业优先考虑，但并不是决定因素。当然，对数据分析有强烈兴趣的同学也拥有优先权，因为数据分析这一领域有热情的人员，能够持续学习和提升。
经验要求：更倾向于有类似工作经验或相关项目经验的人员，能够应对大规模数据的处理和分析工作。如果是相关背景一定是更优选，如果没有相关经验，那么意味着你需要考虑通过补充一些项目经历，来更好地应对需求了。
业务经验：只会数据分析能力工具、理论强是不够的，还要能够理解业务需求，并能够将数据分析成果转化为实际业务优化的建议和行动，在实际的业务环境中通过数据分析提出对策，不仅要懂数据，还要懂业务。
技能要求：能够精通SQL，能够熟练使用R/Python进行数据清洗和分析。这是数据分析师的基本技能要求，表明他们需要候选人具备扎实的数据处理和分析能力。
业务理解能力：不仅仅是技术人员，还需要具备业务洞察力，能够将数据分析结果与实际业务场景结合起来，提出有效的解决方案。这就要求能把业务与数据指标关联起来，读懂了指标的变化其实也就读懂了业务。
BI工具掌握：掌握Tableau等BI工具是一个优点。说明他们在寻找能够将数据可视化并向业务部门传达数据洞察的人才。你不仅要自己读懂数据，还要让业务读懂数据，以实现更好的协同。
我一直强调：所有的数据分析问题一定要结合业务问题本身。自身分析技能是基本要求以外，结合实际业务环境找到分析角度，能够直接解决业务所遇到的问题。
脱离实际业务环境的数据分析是没有意义的。
从面试官的角度上来看，如果把这个JD翻译成数据分析具体的项目，这个岗位的工作内容是什么？
1. 业务逻辑模型梳理与数据体系建设：能够理解公司业务的运作逻辑，并将其转化为可量化的数据模型。这包括理解业务流程、关键业务指标以及数据之间的关系，然后建立相应的数据体系以支持业务运营和决策。
2. 用户行为数据分析：利用用户行为数据进行深入分析，从中发现用户行为模式、趋势和偏好，为业务决策提供数据支持。这可能会涉及使用各种数据分析技术和工具来解读用户行为，识别潜在的业务机会和挑战，并提出相应的改进建议。
3. 业务分析模型建设与优化：需要具备建设和维护业务分析模型的能力，这些模型可能用于预测、优化业务流程、客户分群等方面。能够不断评估模型的准确性和有效性，并进行优化以适应业务发展和变化的需求。
要如何快速理解业务流程，找到关键业务指标和数据之间的关系？怎么建立对应的数据体系以支持业务运营和决策？
对业务环境和数据有基本的了解后，使用工具对各用户行为数据展开分析。以该岗位的业务线飞书产品为例，就可以利用用户行为数据进行深入分析：
数据收集与整合：飞书平台可以收集用户在平台上的各种行为数据，包括但不限于用户登录、查看消息、发送消息、创建群组、参与会议等。这些数据通过日志记录、事件追踪等方式进行收集，并整合到数据仓库或数据湖中。
用户行为模式分析：针对用户行为数据，进行模式分析以了解用户的典型行为模式。例如，分析用户在不同时间段内的活跃度，了解用户对于不同类型消息的响应模式，以及用户在群组中的参与程度等。这可以帮助了解用户在平台上的习惯和偏好。
用户趋势分析：通过对用户行为数据的时间序列分析，发现用户行为的趋势和变化。例如，分析用户活跃度随时间的变化趋势，以及不同功能模块的使用频率是否存在季节性或周期性变化，有助于预测用户行为的未来发展趋势。
用户偏好分析：利用用户行为数据可以推断用户的偏好和兴趣。通过分析用户在平台上的搜索、浏览、订阅等行为，了解用户对于不同内容或功能的偏好。例如，分析用户加入的群组类型、参与的讨论话题、收藏的文件等，从而更好地满足用户的个性化需求。
个性化推荐和服务优化：根据用户行为数据，飞书可以开发个性化推荐系统，向用户推荐符合其兴趣和偏好的内容、群组或功能。此外，通过分析用户行为数据，可以优化产品功能和服务，提升用户体验和满意度。
用户细分和定制化服务：根据用户行为数据，对用户进行细分，将用户分为不同的群体或类别，并针对不同群体提供定制化的服务和体验。例如，针对高活跃度用户和低活跃度用户采取不同的营销策略和服务方案。
通过以上方式，可以充分利用该产品用户行为数据进行深入分析，从中发现用户行为模式、趋势和偏好，并根据分析结果优化产品功能、提升用户体验，从而实现产品的持续增长和用户满意度的提升。
建立适合业务需求的分析模型，可以更准确地预测和理解业务趋势，帮助企业做出更可靠的决策。优化模型可以提高其准确性和预测能力，从而使决策更加科学和可靠。
同时，通过对数据的深入挖掘和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，发现潜在的业务机会和挑战，带来业务优化与创新，量化业务绩效和效益，清晰地评估业务运营的效果，并及时调整和优化业务策略。
预测模型：
- 用户活跃度预测：基于历史用户行为数据，建立时间序列模型或机器学习模型，预测未来用户的活跃度。这可以帮助平台预测用户未来的行为，从而调整营销策略、资源分配等。
- 内容推荐预测：基于用户的历史浏览、搜索等行为数据，建立推荐系统模型，预测用户可能感兴趣的内容或功能，进而提供个性化的内容推荐服务。
优化业务流程模型：
- 用户行为路径分析：基于收集到的用户行为数据（如浏览页面、点击按钮、填写表单、发起搜索等），建立用户行为路径模型。这可以是一个时间序列的序列，记录用户在平台上的每一步操作和转换，以及时间和顺序。随后分析用户行为路径，识别出用户在使用过程中可能遇到的瓶颈和问题点，比如页面加载缓慢、操作流程复杂。一旦识别出问题点便可以针对性进行优化，以提升用户体验感，降低流失率。
- A/B测试模型：通过A/B测试等实验设计，评估不同业务流程变化对用户行为的影响，从而确定最佳的业务流程设计。
客户分群模型
- 行为分析和聚类：利用机器学习算法，对用户的行为数据进行分析和聚类，将用户分成不同的群体或类型。帮助平台更好地了解用户群体的特征和行为模式，为不同群体提供个性化的服务和体验。
- RFM模型：根据用户的最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和消费金额（Monetary）等指标，建立RFM模型，对用户进行分群和评分，识别出高价值客户和低价值客户，从而采取针对性的营销策略。
如果你读懂了这些，你自然会知道，过往的经历里，哪些是面试官希望看到的、哪些是需要重点展示的、哪些是和需求密切相关的。
准备到这个程度，再加上过往的经历做背书，你还担心面试问题吗？有了充分的准备，相信Offer是信手拈来啦。
对于想要求职、或者希望提升自己的数据分析能力，如果你也有自学工具效率太低、无法将工具与业务问题连接到一起、实战经历不够、不知道如何把自己的数据分析能力写进简历的问题——
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BDA数据分析师证书
和其他证书相比，它没有年龄限制，不限专业，大学生、职场人都可以考！并且还混合了计算机+数学+商科知识，考核方式专业、注重应用，既需要锻炼你的业务思维，又考察你的分析思路和数据分析工具的应用。
不仅仅考出一本证书，也能在过程中，独立完成数据分析项目，把经历写进简历！
目前，小灶与BDA证书官方组织联合，推出专门针对BDA数据分析师职业技能等级考试的证书备考班。通过5周学习，备战考试！
下面coco会向你详细介绍，为什么BDA证书值得考？这本证书究竟有什么用？
01
BDA含金量如何？
BDA其实是big data analyst 的简称，简单来说，就是以商业信息和知识为基础，以数据分析为手段，来优化公司决策。主要应用方向包括但不限于精细化运营、流量变现、路径转化、兴趣推荐、用户画像等。
BDA证书由中国信息协会市场研究业分会（CMRA）和中经数（北京）数据应用技术研究院（ZJS）联合认证。
BDA数据分析师在国内外市场研究行业认同，证书颁发单位是中国信息协会市场研究业分会，协会是由经济、科技、社会等领域专家团体组成，经民政部批准成立的全国性社团组织，是市场调查、市场研究、数据分析、数据挖掘、数据洞察领域的专业行业协会组织。
自2018年以来，市场研究企业在项目竞标过程中，使用BDA数据分析师证书作为企业业务能力重要证明之一，在国家和地方的调研或数据等相关项目招投标中获得加分优势。
随着“推进学分银行建设”正式写入新修订的职业教育法，经国家开放大学学分银行组织专家对BDA数据分析师考核认证体系进行了多轮评审，BDA最终确定成为首批成果转换项目，获取BDA数据分析师证书后，可进行国家学分银行的学分申请。
2019年，BDA数据分析师证书获得亚太地区多个国家市场研究行业组织认可，通过亚太市场研究行业组织（APRC）的宣传，为BDA持证人员争取在日本、韩国、泰国、马来西亚、蒙古等国家的企业实习就业。
同时成绩优秀者还可以获得官方就业推荐函。
每年上半年-4月、下半年-12月和1月：BDA会和市场研究协会举办公益线上招聘，覆盖一线城市到三线城市。
不论你是打算去求职，还是想要提升自己、升职加薪，一份含金量高的证书，都能够成为你自信的底气。
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