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标题: 数据分析 | 数据运营 | 商业分析岗位科普——薪资如何？23... [打印本页]

作者: puffs 时间: 2024-6-19 16:23
标题: 数据分析 | 数据运营 | 商业分析岗位科普——薪资如何？23...
如果有人问：2023年最有“钱”途的岗位是什么？数据分析一定榜上有名。

2022 年起，有一件事已是不可逆的趋势 ——未来商业世界里，大部分公司，都需要拥有驾驭数据的能力，学会用数据做精细化运营，利用数据驱动业务的增长。

所以，数据岗位，是未来 5 年内，无论什么行业都有持续需求、非常值得深扎的方向。

今天，我们挑选了最热门的3大岗位，从工作性质、工作内容、工具要求等维度带你全面了解岗位详情，各位入行、转行的小伙伴们，一定要看到最后哦~

首先说这三个岗位的相同点：

都需要深入了解业务流程
都需要掌握数据分析工具
都需要对数据有较高的敏感度
都需要依据数据分析结果，为运营或决策提供合理化建议

知道了相同点，我们再分别聊聊这3个岗位都是做什么的

一、数据运营岗

说到数据运营岗，我们就需要先了解什么是运营。

一家企业有产品，需要将流量转化到自家的产品上，用户到产品之间发生的所有动作都是运营做的。

比如：
优化用户体验（产品运营）
用户到社群转化（社群运营）
活动转化（活动运营）
……

数据运营是对用户行为，用户转化最敏感的，数据运营的存在避免了管理的滞后性。
举个栗子，你可以将数据运营理解为我们的家庭医生或者是护士，护士做的是护理工作，也需要关注指标，比如有一天你有点小感冒或胃疼，家庭医生就会告诉你要多休息，多喝温水，会给你开“非处方”的感冒药，他能最快速的对你身体状况作出反应。
数据运营的工作内容：

负责运营相关的数据分析，配合运营方数据需求
协助运营人员共同制定数据分析策略
为日常业务运营提供精准的数据支持

数据运营的工具要求：Excel/SQL/PPT
在实际工作中，Excel+SQL就能搞定大部分工作需求
数据运营的专业要求：统计、数学、会计、计算机、金融学、营销、管理等

二、数据分析岗
数据分析师是一个连接业务与技术的职位，要求比工程师更了解业务逻辑，又要比产品、运营等具有更多的数据分析思维与技能。

虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、业务等知识，可真正面对的业务问题错综复杂。当企业面临经营问题的时候，谁都没把握一定说XX指标不好就是因为没做促销，就是因为没上新产品。需要系统的诊断才行。

所以数据分析师的工作流程是：

根据数据需求，提取数据，数据清洗
标注数据变化，发现异常
多维分析，交叉分析，查找异常原因
预测数据变化趋势及影响
生成策略，推动相关部门执行并复盘效果

数据分析主要是为公司业务人员、运营人员提供数据支持的，帮助员工提高工作能力和工作效率，让组织里面的每一个人都有主观能动性，另外还能通过数据优化员工绩效。

数据分析师的工具要求：
Excel/SQL/Python/R/Tableau/SAS等
（不同公司对工具的要求会不同，具体可以查看JD要求，一般情况下是SQL+Python）
数据分析师的专业要求：统计、数学、物理、计算机等（偏向理科）

三、商业分析师
商业分析师在构建业务指标体系的时候，会更关注2个关键点：
商业问题
商业场景

与数据分析师不同的是，商业分析师更多的是从商业角度出发，基于具体的商业场景以及商业逻辑，使用数据作为原材料，对数据进行相应的逻辑处理与结构化处理。同时通过数据洞察商业问题，找到发展机会点，为企业战略及商业决策提供数据支持。

如果将企业比作战场，数据分析更像是为每一个战士服务的，并且数据分析能渗入到组织里面的每个细胞。而商业分析是为将军服务的，提高管理者决策的准确性、决策效率和决策能力。

我们可以用3个字概括商业分析师的工作逻辑：

构：基于具体的商业场景，构建数据体系
解：解读商业变化，洞察商业问题
用：数据应用，驱动增长

商业分析师的工具要求：
Excel/SPSS/SAS/PPT/SQL/R/BI等
商业分析师的专业要求：数学、统计学、经济学、工商管理等专业（偏向商科）

四、总结
1. 数据运营岗入职要求比数据分析低，Excel+SQL就能搞定大部分运营工作。

2. 数据运营和数据分析2个岗位薪资逐渐趋同，零基础转行的小伙伴可选择运营岗入门。

3. 数据运营岗的存在，能有效避免管理的滞后性。

4. 数据运营岗及数据分析岗汇报对象是业务、运营、及部门领导，商业分析汇报对象是CEO等高层决策者。

5. 商业分析在入职要求上比较高，会要求数据分析经验或咨询公司工作背景。

6. 商业分析与数据运营和数据分析相比，更注重商业场景，会关注国家政策、市场环境等因素。

7. 商业分析的薪资普遍比数据分析和数据运营高。

其实数据分析行业远不止这三个岗位，还有数据产品、数据开发、数据挖掘等等……每个岗位所要求的工具和专业看似不同，实则关联不少。对于入行、跳槽、升级、转行的小伙伴一定要在动手之前了解这些，贸然转岗的结果可能和你预想的有很大差池！

文章来源：公众号爱数据LoveData

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