高考数学140与成为高薪数据分析师之间有什么关系
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只看成绩下结论，悲剧生活在招手呢
没有一毛钱关系！！！实际上，如果不考虑个人性格、特长、综合能力，只看着哪个科目分高报专业，看着专业名称找工作的话，很有可能高考的高分就是整个职业发展悲剧的起点。比如一个倒霉蛋A君，看到自己高考数据分数高就开始漂漂然了，他很有可能这样：
因为我数学考分高，所以就要学个数学相关的专业；
因为我是学个数学类专业，所以我要找个数据XX的工作；
因为我读的数据的书，第一章讲描述性统计，最后一章讲人工智能，所以一定人工智能赚大钱，做描述性统计的都是要饭的，你看都是压轴大题分数最高吗！
因为书的最后一章印着人工智能，所以我必须做人工智能，所以有没有《21天精通人工智能》的PDF版可以下载！所以知乎下一场《高端数据科学家live》什么时候开始，我的钱包已经饥渴难耐啦！
先去知乎发个帖问《机器学习，深度学习，数据挖掘有什么区别》，顺便收藏一篇《如何零基础快速成为高端数据科学家》的帖子，又是干货满满的一天！！！
梦醒醒了喂！
A君很有可能遇到的情况是：
校招时非要削尖脑袋找数据分析岗位，结果错过了运营商银行外企的群面。
面BAT，发现还有20000个比自己算法，编程技能更强的在排队。
面其他企业，死在一句“你有工作经验吗？”上边。
最后找了个数据专员工作，每天统计excel。
觉得没技术含量，学sql，python/R跳槽。
因为没有经验，工作2年了，跳槽后还得从月薪6000开始。
因为沟通能力差，没有业务积累，所以天天加班赶需求，还被嫌弃没深度。
黑锅背太多，升不了职，怒学人工智能与大数据算法！这次非挑个搞算法的岗位！
终于找到个做算法的项目！太好啦！年薪百万不远了吧！
基础数据全垃圾，累死。
业务需求天天变，气死。
算法效果不理想，急死。
拖了n久不上线，骂死。
算了，不说了，想想都惨。
工作中重要的不是知识而是综合能力
问题出在哪里？问题出在分数、能力、专业、岗位这四者之间是不互相画等号的。高考数学考得好，只说明这个学生有良好的数学素养，但这种素养要和个人能力特长，知识背景结合才能发挥作用。如果不看个人特长，就会导致上述的悲剧。
就以数据分析岗位的工作为例，数据分析远不止算个数，套个公式那么简单：
l 在工作中，考卷不是现成的，需要自己和业务方沟通，确认问题；
l 在工作中，考卷题目可能是错误的。需要有业务知识积累，才能辨明真伪，回答业务方真正问题；
l 在工作中，答题的笔纸考场都需要借用。数据从采集，传输，存储，都需要做工作。其间涉及大量开发工作支持与部门间协调沟通；
l 在工作中，答题的形式是复杂的，单纯提取数字还不行，还得计算，还得做可视化。
这需要一个人有沟通能力，有项目管理能力，有逻辑思维能力，有各种系统开发能力，还得有些审美常识，懂一些商业做法，懂一些表达技巧。这里复杂程度远远超过了坐在教室里算个数，所以只是觉得自己坐在教室里算个数得高分，就能胜任一个工作，真的是太天真了。
适不适合一个工作，只有真的接触到工作本身，才能判断。对在校学生来说最好的办法就是实习。多实习几次，就多一些体验，多一些看清楚自己的能力特长的机会。越早实习就越能为后续工作铺好路，越在学校里憋，后边求职翻车几率越大。
想要考试成功就得多在学校学习，多和同学老师在一起。想在职场成功，就得多和职场人士在一起，少听职场的人炫耀工资收入，少听职场人抱怨工作辛苦，观察他们的工作内容与状态，了解他们的岗位、技能、工作流程，会更快的成长。
作为基础能力，数据分析用处更大
即使在工作中发现自己不适合数据分析岗位，也不影响利用数据帮助自己进步。
一个数据能力强的销售，可以在打标时很诚恳的说：我们的产品上线后可以满足您10个需求点中7个，缩短60%运行时间，节省您45%的费用，对需求部门而言，工作流程减少5步，每天节省25分钟操作，大家可以少加班了。而不是吐沫星子横飞的拍胸脯：“行行行，我们啥都能做！”
一个数据能力强的运营，可以利用百度指数，舆情数据搜热点，可以做爬虫，做语义分析找用户情绪，快速从热点中提取可以借势发文的热点。而不是抓耳挠腮憋内容：怎么写个10万+呢，要不要抄这一篇呢？
一个数据能力强的产品，可以在设计方案的时候就根据用户逻辑，预估到产品上线后的表现。合理的设定监测指标，验证自己的判断。而不是：“哦，来个ABtest吧”然后做两根柱子哪个柱子高了用哪个版本。
一个数据能力强的策划，可以基于经营数据层层解剖问题，找到经营中真正关节点对症下药。而不是今天听了A老总抱怨销量不好就匆匆上活动，明天听了B老总抱怨活动太多干扰正常销售就急着撤。大后天哭诉：“我到底做不做活动了，呜呜呜”。
而一个优秀的数据分析师，也可能通过至少三种方式升职成功：
1. 业务路线：准确抓住老板们心思，汇报到位，深得信任，被委任管理整个数据部门。
2. 产品路线：主导数据产品开发，上线，最后成为产品线负责人，管理一整个BI团队。
3. 项目路线：主导一些核心项目，比如搜索算法，推荐系统，成为无可替代的专家。
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商业数据分析师将成为澳洲最紧缺热门职业 年薪20万
数学和市场营销是获得高薪的关键，如今出现了一种新的职业，提供的年薪达到20万，预计会成为各个企业的重要职位。
在大数据的新时代，市场对数据科学家的需求旺盛，而人才又十分紧缺，尤其是具备商业知识的数据分析师，他们的薪水几乎是澳洲平均工资的三倍。
滴答网讯&&& 数学和市场营销是获得高薪的关键，如今出现了一种新的职业，提供的年薪达到20万，预计会成为各个企业的重要职位。
在大数据的新时代，市场对数据科学家的需求旺盛，而人才又十分紧缺，尤其是具备商业知识的数据分析师，他们的薪水几乎是澳洲平均工资的三倍。
澳洲分析专业研究所（IAPA）发布的《2014年技能与薪资调查》显示，从事社交媒体行业的数据科学家平均年薪是19万元。
IAPA首席执行长Jodie Sangster说道，一些受到企业青睐的数据科学家年薪可达到20多万。
&这类人才不仅要理解数据，也要了解商业，可以在使用数据和推动商业成果之间搭建桥梁。这就是我们现在正寻找的人。&她说道。她还表示，在自然资源业衰退之后，如果澳洲想要在全球上竞争，它需要解决数据科学家短缺的问题。&数据是数字经济的基础，&她说道。&我认为，这不仅是一个巨大的增长领域，而且对未来经济发展至关重要。&
最通常的情况是，企业找到对数学有兴趣的营销专业人士，然后给他们培训分析学知识，或者反过来，寻找对营销感兴趣的数学专业人士。
澳盛银行（ANZ）高级分析经理Kathryn Buttler在大学学习的是金融课程（计量经济学），作为该银行的毕业生项目，她在10年前加入了ANZ。
现在她在该银行的全国性部门带领一支由数据科学家组成的团队，负责开发分析客户行为和喜好的统计模型。
&毫无疑问，企业对分析专业人才的需求不断上涨，招聘也变得越来越困难，&Buttler说道。
Global DMA& Winterberry集团的《数据驱动营销与广告全球回顾》报告显示，在全球3053名专业人士中，有超过四分之一（29%）的人认为，人才短缺将阻碍商界对数据驱动营销的投资。还有42.1%的人表示，更有经验或更有见识的人才将在数据驱动营销和广告领域中创造巨大价值。
图说：澳盛银行数据科学家Kathryn Buttler
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数据分析师这么做工作汇报，也就只能住出租屋了
创业梦想家
欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，大数据，数据分析领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！日晚9点，刘小军拖着疲惫的双腿挪出张江高科地铁站。穿过地铁口一排烟雾缭绕的烤串小摊，挤上公交车。15站后，他回到出租屋中。要是以往，想到交租的日子又近了，肯定心中烦闷，然而今天却没有。因为他准备跟大老板做半年工作汇报啦！上半年完成新报表50份，优化旧报表50份；上半年完成临时取数需求200份上半年完成数据产品界面优化，优化了XX产品数据展示；上半年完成数据平台的服务器迁移，提高稳定性，降低维护成本；上半年完善了数据权限控制的流程设计思路整理以及实际应用；五！大！功！劳！呢！整个数据小组我最忙，大老板听了一定心花怒放。说不定就安排我升职加薪了。想想心理还有些小激动呢。猜猜升职有他份不一毛钱都没有！因为工作汇报常见的问题都犯完了。问题1：职责没讲清首先，大老板不是自己的直线领导，对自己的工作不是很清楚。且可能他一天要听80多号人汇报，人人都长得差不多。清晰表明自己是干什么的最重要。这里的清晰不是简单的说：“你好，我是数据分析组负责数据产品维护的刘小军”，而是要让老板一眼看到自己在全局工作中的作用与位置。可用的方法，有：1. 典型示例法：“大家平常最常看的XX报表就是我维护的”2. 形象比喻法：“我的工作就像房子的地基，虽然和大家接触少，但是支撑XXX系统运行”3. 数据展示法：“运营部门90%的报表都是我维护的，要看数，找小军，就对了”老板的思路都是从整体到局部的。所以先讲清楚自己的作用，定位。有利于后续体现自己工作的价值。一上来就把老板拖进一堆琐碎的技术工作细节里，看又看不懂，越听越糊涂。不仅仅让汇报很无聊，更会显得自己这个人思路不清晰，工作没条理。问题2：成绩没摆明完成新报表50份，优化旧报表50份。So What！如果上半年一共数据小组完成了5000份新报表，那么50份就显得无足轻重了。如果上半年小组一共完成了55份，那自己一个人的工作量就占到了90%以上，至少说明新报表工作是自己一肩挑起来的。类似的还有200+临时取数，在领导看来，你是做数据的200还是200000都是你该干的。数据分析是支撑性工作，那么至少三个方面可以考核：1. 新增报表数量。体现工作强度，比如去年一共100张，今年新增50，就增加了50%的工作量，说明作为数据小组我们至少是干了事情的。2. 新增报表质量。体现工作质量，比如数据准确性，及时性，更新周期是否缩短，出错率是否下降，是否无问题运转180天，说明数据小组是有质量的。3. 新增报表用途。体现工作价值，比如临时性取数，可能是因为解决突发问题，或者上重大项目做深入分析。这时候数据就非常有价值，是重要的决策依据。有力的支撑业务，才是体现数据价值的地方。做数据分析的人都知道，做评估要综合考虑各个维度；展示数据不能只摆数字，要看结构，要看分布，看走势。但是到了分析自己工作的时候，就忘到九霄云外去了。光想着干了多少表，加了多少班，吃了多少盒饭。凡是这么写汇报的同学，此处为自己的专业性默哀一分钟。问题3：成效不显著一提到后台工作，“优化”“加强”“提升”“完善”等词语就出来了。然而，后台工作与公司整体业务距离很远，什么就优化了呢？完全不像销售，每次拿着销售业绩就来报功了；也不想运营，有日活月活各种指标。这里就必须量化，具化，才能真正体现出成绩。比如：1. 典型示例法：“比如去年双11我想即时看数，都看不到，今年就能实现啦”2. 形象比喻法：“我们现在的数据水平比不上天猫，但还是碾压苏宁这种二线电商的”3. 数据展示法：“之前的报表更新周期要1天，我们现在压缩到6小时，提升4倍效率”这一点非常重要！因为业务部门的思路永远是领先于IT建设的！如果不能清晰自己的责任，逐步展示进步，就等着接受业务部门无休无止的抱怨：我们的IT真水，我们的IT永远落后，你看人家公司XXXX。做后台工作要一步一个脚印，但大旗必须鲜明，让大家看到我们在进步。本质问题：我们做工作追求的是什么？我们做工作，是为了完成一件任务，做一天和尚敲一天钟，还是为了让自己能一步步提高？这是个本质问题。如果想要提高，就得先树立目标，先清晰方向，盯着目标做事情，脚踏实地的积累经验。只有当我们的工作能力为公司大局服务，为业务创造便利，为经营提升效益，我们自己的价值才能体现，才更容易被老板认可。即使跳槽，也有个骄傲的资本。否则的话，只是对着任务单做事情，不管结果，不看方向，做完一件算一件。就算做得再辛苦，也没人认可：“毕竟你就是干这个的，你不干谁干！”而且，这样做自己也很没成就感，觉得天天都在打杂，加班加的又辛苦，诉苦又没人听，想跳槽又没有拿得出手的成绩……所以啊，既要低头走路，又要抬头看天。与诸位共勉。不想长住出租屋的，看了文章改进改自己的工作汇报去！本文作者：天善智能社区专家陈文大数据职业规划—解析6大数据晋升之路，带你看清职场发展方向/course/194其他精彩文章：高考数学140与成为高薪数据分析师之间有什么关系？数据分析师该这样霸气回应“0.00008的转化也很好”的谬论干货—数据分析报告被嫌弃没重点怎么办？看这里！
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