營銷類的數據分析工資待遇

① 數據分析師這行業好找工作嗎工資待遇高嗎

很好找工作，
現在各行各業的業務都在進行信息化，也就是很多傳統紙筆做的事都在計算機里完成
在計算機里完成的內容都會留下數據，那麼對數據進行分析能對業務提供很多幫助
這就是數據分析、數據挖掘的工作越來越吃香的原因，但是數據分析這類工作對數學有一定要求，
既然門檻高，普遍工資待遇自然比一般的程序員高了，
當然也會有低端的數據分析崗，以收集數據為主

② 數據分析師工資收入多少

從職位薪水來看，數據分析行業的高薪主要分布在長三角、珠三角和京津地區。北京、上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k+；杭州、寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k+；其他沿海及內陸區域中心城市，如南京、重慶、蘇州、無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。
從職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列第一方陣，職位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對數據分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+。
從行業需求來看，互聯網金融、O2O、數據服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對數據分析師需求量相比其他行業更大。
不管是在企業還是社會，數據都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，數據分析思維已經不只是數據分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過數據分析來幫助自己的工作，甚至連後台的財務、法務、人事等也開始需要通過數據分析來提升效率。可以這么說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和數據打交道，這個時候數據分析已經成為工作的必要條件。

③ 數據分析師待遇怎麼樣

有媒體報道，在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。國內某大型招聘平台給出的數據分析師平均薪酬為：9724（取自 1139 份樣本），且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。
舉例：網路數據分析師工資待遇，具體薪資構成是：基本工資10000元，獎金2640元，補助316元，銷售提成0元，其他收入0元。
CDA數據分析師培養出來的人才，目前在8500以上。
每家公司業務、薪資構成比不一樣，以上僅供參考。

④ 數據分析師的工資一般多少

很多人看到了數據分析行業的火爆以及好的待遇，但是不知道數據分析師的具體薪資是多少。對於這個問題我們需要分析三個方面，第一就是數據分析師的薪資分布式怎樣的；第二是不同城市的薪資水平如何；第三個方面就是數據分析師的薪資隨著學歷和經驗是怎麼變化的。帶著這三個問題，我們一同從下文中找到答案。

一般來說，數據分析師的薪資在8k-30k區間內，可以看出，這是一個較大的區間范圍。尤其是15k-17.5k這個區間出現了突低的情況，這是由於在15k-17.5k這個區間前後的區間在10k-20k這樣范圍較廣的區間，這個區間的平均工資就是12k左右。但是數據分析師很少有拿到30k以上的高薪，大部分都是在8k-20k范圍內的。

下面來說數據分析師薪資的第二個方面，就是不同城市薪資之間的分布如何。經過調查發現，在需求較大的幾個城市諸如北京、上海、深圳、杭州等地中，北京的整體薪資水平處於較高位置，其中位數大約在20k——處於全國的首位；其次為上海和杭州。對於深圳出現的均值較高且中位數較低的情況。由此可以發 現數據分析師的薪資總體水平還是挺高的，廣泛的分布在9k和20k之內。

最後說說數據分析師薪資的第三個方面，就是數據分析師薪資隨學歷、經驗是如何變化的。在現在的階段並沒有發現數據分析行業對博士學歷的需求，大部分都是要求本科及以上，由此可見，本科學歷是入行的基本條件。大專也是可以接受的，但是在能力相差不大的情況下還是會選擇學歷高的，碩士及以上學歷對於求職者來說具有較高的競爭力。數據分析師對於工作經驗的要求就是對1到3年和3到5年的要求是比較多的，而5到10年的數據分析師是比較少的。數據分析師可以說是一個公司的財富，一般來說，數據分析師的學歷和經驗越高，薪資也就是在20k到30k之間。

通過上面提到的內容想必大家已經知道了數據分析師的薪資水平了吧？數據分析師的薪資水平主要是由地域、學歷、經驗來決定的，從上文中我們不難發現數據分析師的工資是很客觀的，大家如果想走進數據分析行業，一定要多多的用功學習啊。

⑤ 數據分析師好找工作嗎，待遇怎麼樣

數據分析師的薪資待遇不一般來說要比同級的職位高很多，大多數都是在兩成到三成。同時，數據分析師備受企業的重視。在眾多的一線二線城市中，數據分析師的年薪都很高，所以想進入數據分析行業的朋友們不必擔心數據分析的薪資高低。

並且現在科技發展的越來越快，使得數據分析發展的方向更多，數據分析人才會更加稀缺。尤其是在發展飛快的中國，會大力發展數據分析行業。由此可見，數據分析師的前景優渥。同時數據分析師的地位也不低，無論是在哪個行業都是如此，並且數據分析師是通用職業，很容易適應各行各業的數據分析職位。

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。

獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。

想轉行的話，可以先評估一下自己的基礎和專業背景，一般數學、統計學和計算機專業的，轉行是最有優勢的，其次是市場營銷、電子商務、經濟學等專業，這些專業也有一定的數據分析基礎能力，轉行也能比較快上手。

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數據分析師要求：

1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。

2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。

⑥ 一般的數據分析師工資水平，在哪些行業發展比較好

不管是在企業還是社會，數據都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，數據分析思維已經不只是數據分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過數據分析來幫助自己的工作，甚至連後台的財務、法務、人事等也開始需要通過數據分析來提升效率。可以這么說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和數據打交道，這個時候數據分析已經成為工作的必要條件。
這里給大家舉幾個例子：
現在的產品，由於銷售渠道開始開始網路化，所以基本上每個產品在做客群劃分、競品分析、銷售預測等等工作時都必須基於數據來進行建模並分析。以前那樣只要寫寫產品分析書，畫畫產品原型，做做產品交互的「好日子」已經過去了。這么說吧，越來越多的公司里，如果產品不能拿數據出來支撐自己的工作，是基本上獲取不到什麼資源的支持。
再拿運營來說，更加離不開數據了。大到做一個活動，目標人群如何劃分，不同人群的方案是什麼，預計投入多少產出多少，這些都需要數據支持；小到一個營銷話術，也需要切分不通人群進行對照實驗來決定。可以說，現在不依靠數據分析的運營已經越來越少。
最後再舉一個後台部門的例子。現在的HR在做人力規劃時，從人員結構分析到配置策略分析再到成本分析，無論哪一項都需要使用到數據。除了本公司的人力數據外，還需要業務數據，競對公司數據乃至於整個行業數據。通過大量數據的分析，可以更加精確的制定公司的人力資源戰略。
可見，數據分析思維和業務范圍已經開始遍布各個行業的各個部門和各個職能，不單單是專門的數據分析師需要懂得數據分析，一般的其他崗位都要開始和數據分析打交道，可見數據分析這個行業只會發展得越來越廣泛，從事數據分析行業的工作，是順應和引領潮流的一個明智之選。

⑦ 大數據分析師的工資待遇怎麼樣

我們的生活越來越離不開大數據了，我們如今能夠得到最便捷的生活方式，也都離不開大數據，當然也離不開我們的大數據人才在背後默默地耕種。大數據工程師是一個聽著就比較高大上的職業，當然，其本身就是比較具有技術性具有含金量高的職業，那麼大數據工程師也成為我們嚮往的職業之一，那麼大數據工程師薪資待遇怎麼樣?工資高不高?
一、大數據工程師就業前景：
大數據時代，互聯網時代，電商時代，什麼東西越來越重要，不用說都知道是大數據。大數據的分析應用，可以為一個公司、一個企業、一個地區的未來發展規劃起到一針見血的作用。隨著大數據的火熱，關於數據分析師的職業領域也越來越多前仆後繼，想在大數據分析領域佔得自己的一席之地，可以說，數據分析師前景是非常樂觀的，也是發展巨大的。

要知道，數據分析領域的薪酬職能差異，決定你在數據分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，你對公司越重要、越有貢獻，你在公司的地位和待遇就會越優異而不可輕易更替。所以不要僅僅局限於眼前，要不斷的積累學習，才能得到提升。
二、大數據工程師薪酬待遇情況：
通常來說的軟體工程師，大數據工程師是數據基礎設施的設計者，建設者和管理者。他們負責編制和安裝資料庫系統，編寫復雜的查詢，擴展到多台機器，並將災難恢復系統投入到位。他們還要確保這些系統順利進行。
大數據工程師可能主要在幕後工作，但是他們是你數據業務生態系統的重要組成部分。因此，他們得到的報酬相當不錯，平均每年91，000美元。
在大數據工程師前景的道路上，你是選擇永遠呆著數據分析助理或初級數據分析師領域，還是向上走，走到高級數據分析師、資深數據分析師，甚至是數據科學家、數據分析專家的級別，這一切都看你自己的努力和選擇。當然越向上走的話薪資自然是會越來越高，這個沒有一個統一的標准，大數據分析相關職位在企業當中，同級別，相比運營等要高20%左右。大數據方面的工作已經成為了中國最具有發展潛力的工作之一，至於未來的職業規劃怎麼選擇，以及自己想往哪方面發展都得看個人造化。

⑧ 大數據分析師工資待遇

根據 Burning Glass（收集和分析全美招聘信息）的數據，數據分析師的平均工資為 78676 美元。但是，正如我們下面的分析，教育水平和經驗會對收入產生根本性的影響。

對於數據分析師而言，最有價值的技能是什麼？

普通數據分析師可能會止於使用下面的工具組合：

• Postgresql （一個開源關系型資料庫管理系統）

• RapidMiner （許多公司都在使用的數據科學平台）

• Knime （一個分析平台）

• Datawrapper （一個創建圖表和可視化的在線工具）

• Tableau （另一個可視化工具）

• SAS Sentiment Analysis

• Google Fusion Tables

• Apache Hadoop

通用數據分析師也知道如何使用 R 和 Python ，這是目前數據分析編碼的兩種首選編程語言（記住，R 更多的是一門學術和研究項目語言，而 Python 的普遍性和可擴展性使其成為商業活動的語言選項）。SQL 和資料庫技術的知識也很關鍵。

⑨ 數據分析師薪資待遇怎麼樣

這個人推薦的基本書基本不行

我推薦一下啊：
【R語言】【脾索恩】【人工智慧】【機器學習】
【EXCEL】【統計學】【R語言實戰】【R語言分析】【多元統計分析】
【Google Analytic經典分析】

這些都是最基礎的，如果往更高深學，我說了你也聽不懂。
數據分析如果是小公司的話，基本偏向做客服 和團隊的新產品開發的數據調研

比如做美容 比如做內衣 比如做高跟鞋 公司不知道賣的好不好，設計的再好，做工在精緻，如果沒有市場需求也不敢大量投入，就需要你進行數據挖掘，看未來的消費潛力
初級的大部分也就是月薪3500左右（對於外地人來講還不夠吃喝住的基本開支）
然後透過自學能力的提高，到要求更高，實力更強大的公司去，就可以拿更高工資了。

著名人物：車品覺（年薪大概幾千萬到1個多億）【決戰大數據】
一般工資開的比較高的 有基金 保險 風投 信託等公司，專人打理錢財的各種分析，30萬到60萬年薪小菜一碟，差一些的，就是什麼地產 什麼批發 什麼軟體外包等公司，也有4到20萬

⑩ 數據分析師的薪資大約有多少

一般來說，數據分析師的薪資在8k-30k區間內，可以看出，這是一個較大的區間范圍。尤其是15k-17.5k這個區間出現了突低的情況，這是由於在15k-17.5k這個區間前後的區間在10k-20k這樣范圍較廣的區間，這個區間的平均工資就是12k左右。但是數據分析師很少有拿到30k以上的高薪，大部分都是在8k-20k范圍內的。

下面來說數據分析師薪資的第二個方面，就是不同城市薪資之間的分布如何。經過調查發現，在需求較大的幾個城市諸如北京、上海、深圳、杭州等地中，北京的整體薪資水平處於較高位置，其中位數大約在20k——處於全國的首位;其次為上海和杭州。對於深圳出現的均值較高且中位數較低的情況。由此可以發 現數據分析師的薪資總體水平還是挺高的，廣泛的分布在9k和20k之內。

最後說說數據分析師薪資的第三個方面，就是數據分析師薪資隨學歷、經驗是如何變化的。在現在的階段並沒有發現數據分析行業對博士學歷的需求，大部分都是要求本科及以上，由此可見，本科學歷是入行的基本條件。大專也是可以接受的，但是在能力相差不大的情況下還是會選擇學歷高的，碩士及以上學歷對於求職者來說具有較高的競爭力。數據分析師對於工作經驗的要求就是對1到3年和3到5年的要求是比較多的，而5到10年的數據分析師是比較少的。數據分析師可以說是一個公司的財富，一般來說，數據分析師的學歷和經驗越高，薪資也就是在20k到30k之間。

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