数据人才正在成为各行业名企的热招对象
金融、咨询、快消、四大、互联网行业中
无论是运营、市场、财务、研究类全职岗位
或是日常实习生or项目实习生的招聘
都要求求职者具备数据分析的能力
数据分析早已被应用在很多商业决策中,比如在美国仅次于沃尔玛的零售王国Target,分析师用电脑抓取25种商品的网上售卖数据,建立了一套打分系统,可以预测女性购物者的预产期,在各个阶段派送优惠券。
而在日常工作中,如果你会使用除了Excel之外,类似Python、SQL、Tableau等数据分析工具,还可以大大降低数据收集和多维度分析的难度,轻松解决商业难题。金融:基金投资经理做策略分析需要每天查看大量的股票行情、公司报表,还要每天在Excel上手动更新数据,而用Python可以随时随地利用截面数据、时序数据获取,完成动态分析和自动更新数据;
咨询:咨询顾问经常需要对客户企业的内部数据从行业层面获得对比分析,除了让实习生手动下载研报、往Excel上“抄”数据以外,如果能获得权威平台的API接口,就可以直接导入年报、研报 等资料数据,留下更多的时间和人力制定策略;
财务:用Python可以搞定最烦人的底稿整理,几行代码就能抓取PDF财报文件上的数据,并进行简单的汇总统计;
零售:以沃尔玛为例,全国的采购库存数据在总部集中管理,十几万的供应商数据采集和管理,Excel是不可能完成的,而Python等语言可以顺畅又快速地跑通,还可以用Tableau一秒拉出一个美观的仪表盘,图+表向上级完美展示你的工作成果。
随着大数据行业的发展,各大企业的数据能力构建意识不断增强越来越多的企业不断吸引专业数据人才,构建自身数据人才队伍。据统计,北京地区每天急需10000+的数据分析人才,1年经验的数据分析岗位有一半月薪在20k以上。TDU研究表明,至2025年中国数据人才缺口将达到200万,但数据人才的供给却严重不足,无论是人才的数量还是质量都有待提升。
尽管近年来高校与各类教育机构都在开设数据类教育项目,但由于不同企业面临的数据与商业问题具有明显的差异性,人才的转化以及企业二次培训的成本昂贵且易造成资源浪费。
- 这么复杂的数据分析,一定要数学或对计算机背景的要求很高吧?- 之前从来没有接触过这些工具,学习起来是不是很困难的?-0基础商科背景的我,未来想求职金融、咨询行业,哪些数据分析工具实用性最强、最快上手?相信不少同学和他们有一样的困惑~ 今天小编就来解决大家的疑惑,手把手教大家如何拿下第一份商业/数据分析岗实习!