月薪4万还招不到人？！2023年，这个岗位有多缺人？_2023年销售招聘难

近几年校招竞争越来越激烈，几千人争一个岗位的情况早就是普遍情况了。

但有个岗位却例外，月薪4万，还一直招不到人？？

比如，字节的这几条招聘信息已经挂了N久了，开出这样水平的薪资，还是15薪……

不仅是字节跳动，近几年，大数据一直都是风口行业，国内人才缺口近150万，可以说很多公司都缺数据分析师。

为什么数据分析师这么受欢迎？

最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是不懂数据分析的同事。

同样一个意思，用数据方法来表达和非数据方法表达，完全是天壤之别。

例如汇报工作，要向领导表达销售额略有增长的意思：

✍ 表达一：相较于上个月，这个月销售额略有增长；

✍ 表达二：销售额环比增长12%，领先竞争对手4个百分点；

✍ 表达三：近三个月销售额增长率分别为9%、15%和12%，其中线下销售额基本平稳，销售增长主要由线上业务带来。下一步在线上新用户转化流程上多做优化，同时减少线下投入。

如果你是领导，你更青睐于哪一种？

数据时代，“分析”技能更吃香

数据分析的本质，是通过总结数据的规律，解决商业问题。

职场寒冬，人人自危，不必赘述，但能够洞察数据规律，做出驱动业务高效增长决策的人才，很可能是寒冬中的篝火。

数据分析能力是容易被忽视、却又在工作中不可或缺的“硬技能”。

据英国一项职业调查研究显示：掌握数字能力的员工，在收入方面，高于普通员工30%；在失业率方面，低于普通员工50%。

之所以说数据分析是职场的必备技能，主要有这些原因：

数据分析几乎涵盖各个岗位/行业

从微信朋友圈、短信推广，淘宝京东等电商的商品推荐 ，今日头条、抖音等媒体的内容推送 ,甚至到出行路线优化，这背后都严重依赖于以数据为基础的决策结果。

无论你是处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都要求掌握数据分析。

几乎所有行业都需要数据分析师

目前，数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比 64%。

同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起，数据分析成为各个行业都是通吃的技能，且都能期待不错的收入水平。

在大数据、人工智能的浪潮里，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析这个“工具”。

不懂数据，热门职位很大程度上会失之交臂，而专职的数据分析师，也“因为稀缺所以高薪”。

据数联寻英发布的《大数据人才报告》称：目前我国大数据人才仅 46 万，在未来 3-5 年内大数据人才缺口达 1,500,000 之巨。

数据人才在就业市场待遇好到令人羡慕嫉妒。

“缺口意味着机会”

企业用人需求与高校人才供给间存在着巨大的鸿沟，数据分析人才是市场上稀缺的人力资源，而企业对数据分析的需求却急速上涨。

数据新人如何入行数据分析

如果你是一名数据分析新人，有一定的理论知识储备和数据分析SQL、Python等数据软件运用，但却没有实际做过商业项目。

想知道如何来找一些数据分析的项目来做，练习所学习的数据分析技能，并能写出一份数据分析报告呢？

其数据分析项目实操可为4个阶段：

第一阶段

The first stage

强化训练数据分析流程，组队完成一个自主项目，从数据获取、数据爬取、数据清洗、数据分析、数据可视化、数据分析报告撰写演讲进行训练，通过自主分析项目将分析工具运用熟练。

第二阶段

The second stage

强化训练商业分析思维和分析方法，从产品、促销、定价、顾客四个维度进行商业数据分析项目整合，从新产品的竞争情报分析到定价策略、促销方案计算、顾客分类管理等方面入手强化商业分析思维。

第三阶段

The third stage

面对复杂数据问题进行进阶训练，主要训练数据分析师常用的算法模型，比如：线性回归、逻辑回归、关联、聚类、决策树、随机森林等。将放置在企业的一个数据场景中进行训练。

第四阶段

The fourth stage

企业真实项目的导入，去企业沟通项目需求、获取数据、实时分析、项目提报、企业验收、会议总结交流。

想转行获得高薪 ，正确的学习方式，就是先构建系统的学习体系，并在实践中习得应用的方法。

这里给大家分享一份Python全套学习资料，包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等，都是我自己学习时整理的，希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助！

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