现在属于一个信息时代，各行各业都离不开数据分析师。想要学习数据分析的同学请看这里北京风控数据分析师，通过对北京中安兴项目数据分析师事务所有限责任公司介绍？，北京哪家的数据分析师靠谱？，北京哪里的数据分析师辅导专业？，北京的数据分析师班费用高吗？，数据分析人的职场天花板，数据分析师就业分析报告?? 的了解，希望以上信息可以帮助到您。
1.北京中安兴项目数据分析师事务所有限责任公司介绍？
简介：北京中安兴项目数据分析师事务所有限责任公司成立于2013年04月23日，主要经营范围为数据处理等。法定代表人：史桂新注册资本：100万人民币联系方式：官网地址：www.***.com地址：北京市朝阳区南磨房路37号1701-1703室(华腾北搪集中办公区170510号)
2.北京哪家的数据分析师靠谱？
现在这类机构有很多类型的了，自己了解的CDA做数据分析培训比较早，在数据分析行业内有一定的影响力，有一定的含金量，相对权威，报班学习选择适合的中心很重要，他们收费合理。开设的课程全面。
3.北京哪里的数据分析师辅导专业？
现在这类培训中心有很多，报名前建议多家的试听一下，了解一下老师的考察情况如何，CDA数据分析师培训听很多同行提及过你可以考虑下。
4.北京的数据分析师班费用高吗？
每个机构的收费还是存在区别，找到适合的培训班很重要，同事当时选择的CDA这里，采用现场面授+远程直播，线下项目案例沉浸式教学方式。专业的师资团队。
5.数据分析人的职场天花板
数据分析从业这么多年，既有庆幸也有焦虑，庆幸的是能进入互联网行业，吃到行业红利从而有一个较高的起薪，焦虑的是数据分析的门槛并不高，而且有明显的职场天花板。门槛不高从我待过的互联网公司来说，入门的数据分析基本就是提数，业务*需要什么数就给什么数，技能要求仅仅是Excel和SQL。1年后，SQL玩得溜了，对公司业务的取数逻辑也熟悉了，这时你更多的是利用公司的内部工具搭数据看板，有些公司用SAP，有些用自研的看板平台，再简单的直接Excel，你需要的也就是学会这些看板的使用方法搭好一张报表。以上的工作一个正常的*毕业生都能掌握，不需要会编程，不需要高深的统计学数学知识。门槛不高意味着起薪不高，因此建议想从事这一行的童鞋往以下2条路走1、走AI路线，吃技术红利；数据分析*的落地场景目前来看是推荐系统，几乎所有的互联网公司都在做个性化推荐，今日头条、网易云音乐 这些公司都以精准的个性化推荐著称，个性化推荐是它们赖以生存的业务场景。去这些公司从事推荐系统相关的数据工作能够获得很好的起薪，也有很好的发展空间，但相对的门槛也很高，计算机、统计学或数学的硕士学历是标配；2、去大型互联网公司，吃行业红利；如果你跟我一样走不了AI路线，那么一定要去大的互联网公司，它们对数据足够重视，内部有一个足够大的数据团队供你学习和发展，同时也能拿到跟互联网公司主力岗位开发、产品相当或者稍低的起薪。拿网上的公开数据做对比以亚马逊为例，亚马逊的开发岗位SDE（Software Engineer）的薪资范围是平均年薪11万刀，人民币是75万。而一个数据分析岗位，互联网公司叫 BI（Business )平均年薪8.6万刀，人民币59万。谷歌的BI薪资更高当然国内互联网公司入门级BI工资没这么高，应该在1万人民币左右。职场天花板美国薪资调查网站PayScale对数据分析师（Data Analyst）的职位评价里边有一句话薪资增长缓慢，10年经验之后想更上一层很难。我自己的感觉也是如此，身边很少有经验很丰富的数据分析师，大都从业5年以内，10年的大都转管理或转做其他职位。程序员和产品经理则不同，程序员可以走技术线一直到架构师，不做管理也能年薪百万，一个资深的产品经理负责重点的营收产品也能年薪百万，而走AI路线那些算法人员由于不可替代性，很多公司直接开出百万年薪。PayScale上BI的职位发展路线是这样的国内公司一般不会有 BI Architect（BI架构师） 这样的职位，想年薪百万一般要去到BAT级别公司的总部做 BI总监，其他行业或公司一般*到BI经理，或者干脆没有BI这个*。而美国那边BI总监的平均薪资甚至没有年薪百万折合人民币87万。另外，程序员可以朝CTO、副总裁甚至CEO发展，产品经理同理，财务的可以做到CFO甚至CEO，而高管很少出身自BI。总结出来是：1、数据分析（BI）薪资增长缓慢；2、数据分析无法一直走技术线，进一步发展只能走管理；3、数据分析*到BI总监，无法到副总裁或以上。如何打破天花板？结合最近的发展趋势，感觉可以走以下2条路：1、找到一个数据分析的应用场景，走业务为主，数据分析为辅的路线；有非常多职位名称不是数据分析，但做的就是数据分析的工作，最普遍的就是财务分析了PayScale里数据分析师的发展路线是这样的可以看到大头是往财务分析>财务总监这条路走，如果你有财务背景又想做数据分析，可以考虑往财务分析走，企业可以没有数据分析，但不能没有财务分析，财务是数据分析里边最普适的一个应用场景。相似的还有风控，见过不少原来在互联网公司做数据分析的人去金融企业做风控，国内很多信用卡中心和P2P公司有大量这样的职位，风控在金融企业也算核心岗位之一。如果你对财务不感兴趣，在自己公司内部也要尽量从事一些可以落地的业务场景，比如在大型互联网公司做账号风险管理，从事防盗号，防刷单的数据分析工作。从事紧贴业务的数据分析才能落到实处，才能体现出价值，除了发展更好外，也能在公司裁员时不至于被淘汰，因为你做的事是有业务价值的。2、去核心业务就是数据本身的公司工作。在FMCG（快速消费品）行业如宝洁、箭牌等，CEO要不是销售做起来，要不是市场、品牌管理做起来，因为这些职位能直接拉动业务。在会计师事务所做财务，做审计，你能达到的职场顶点不是财务总监而是CEO。因此做数据的，如果能去一些本身就是从事数据业务的公司工作，自然能打破职场天花板。市场上有很多这样的公司，比如做数据咨询业务的公司，艾瑞、易观、尼尔森、华通明略等，在里边做数据分析业务，你的职场顶点绝不是BI总监。又或者像GrowingIO、神策数据这样的数据平台公司，创始人都是BI出身的，比如GrowingIO的创始人就是前Linkedin（领英）的BI总监。去这样的公司，你会有更广阔的职场跑道，而不是在其他公司一样撑死就是BI经理或总监。送人一赞，手有余香~专栏很少更新了，可以到我的公众号看我*文章
6.数据分析师就业分析报告
一、报告背景随着互联网大数据的日益火热，各大企业对于数据的需求逐日增加。大数据浪潮的袭来，带来了数据分析师岗位的就业。基于此，对前程无忧关于数据分析师岗位招聘的数据进行系统的分析。二、分析目的本分析报告解决以下三个问题：1、数据分析师岗位在哪些城市需求量较大？2、数据分析师岗位的薪资待遇情况是如何？3、数据分析师岗位薪资待遇的发展趋势如何？三、分析报告1、准备数据源利用爬虫工具对前程无忧进行数据分析岗搜索结果进行爬虫，提取分析字段：职位名称、公司名称、工作城市、薪资待遇、学历要求、工作经验以及公司规模。插播一个初级入门数分训练营，目的是了解数据分析如何赋能业务，如果是大佬，请绕行。腾讯教育 联合出品的免费的数据分析入门训练营。5天学习，体验数据分析解决商业问题。点击下面的链接就可以免费获得~ 2、数据清洗2.1、清洗学历要求字段因前程无忧学历项不是必填项，在爬虫过程中会抓取错误数据，需要清洗掉。结果如下。处理过程：将包含“招”的单元格直接替换为“无要求”2.2、清洗工作城市将类似于“广州-天河区”调整为“广州”，便于后期统计城市数据。处理过程：利用数据分列直接调整。2.3、删除数据重复项职位ID是*识别码，所以对职位ID进行排重。处理过程：利用删除重复项功能进行删除。2.4、清洗薪资待遇将日薪直接删除，日薪234个数据均为同一家公司发布的招聘信息，对整体数据会存在一定的干扰性。将年薪直接删除，年薪234个数据均为同一家公司发布的招聘信息，对整体数据会存在一定的干扰性。将月薪的区间范围调整为*值和*值。处理过程：*薪资：利用FIND函数求得“-”从左开始第几位，然后利用LEFT函数从左开始取值，取值范围比“-”位数少1即可；加入IF函数和ISNUMBER函数，判定如果薪资待遇包含“万”，那么计算需要乘以10。*薪资：利用LEN函数求得单元格字符总长度，再减去利用FIND函数求得“-”的位数，即可求得“-”以后的字符总长度。利用MID函数取值“-”以后的字符再减去3（3即为千/月）。加入IF函数和ISNUMBER函数，判定如果薪资待遇包含“万”，那么计算需要乘以10。平均薪资：利用AVERAGE函数直接求平均值。删除【薪资待遇】列2.5、清洗异常值将不包含“数据分析”、“数据运营”和“分析师”等字符的职位删除掉。处理过程：利用FIND函数查找特殊字符并返回结果值，利用COUNT函数计数，利用IF函数判定，如果计数成功则为“是”，表示符合数据分析师岗位；如果计数失败则为“否”，表示不符合，可以删除。剩余2293条数据。3、数据结果可视化3.1、数据分析师岗位在哪些城市需求量较大？依据柱形图所示，数据分析师岗位在上海、广州、深圳和北京需求是偏多的。依据饼形图所示，数据分析师在上海、广州、深圳和北京的需求量接近总数的67%。小结，如果从事数据分析师岗位，在北上广深可以提升成功的概率。3.2、数据分析师岗位的薪资待遇情况是如何？依据柱形图所示，数据分析师岗位大部分集中在1-3年和3-5年，属于年轻化和朝阳化的行业。5-10年的岗位急剧下降，也就是意味着如果5年后没有能力的提升，那么你的就业竞争就会很大。依据柱形图所示，数据分析师薪资待遇深圳和北京*，其次是上海和杭州。追求高薪可以去这些城市发展。3.3、数据分析师岗位薪资待遇的发展趋势如何？依据折线图所示，随着工作年限的逐步增加，薪资待遇也会逐步增加。4、报告总结1）从就业需求来讲，大量的工作机会集中在北上广深和新一线城市。如果想从事数据分析工 作，去这些城市将提升你成功的条件概率。2）从薪资待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择，其次是北京、上海。3）数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年和3-5年。对于数据分析师来说，5年的就业岗位数量急剧下降，如果在5年之内没有提升自己的能力，以后的竞争压力会比较大。4）随着经验的提升，数据分析师的薪酬也在不断提高，10年以上工作经验的人，能获得相当丰厚的薪酬。注：因特殊原因，数据图表均未标识数据来源以及爬虫工具名称，请忽略此点。插播一个初级入门数分训练营，目的是了解数据分析如何赋能业务，如果是大佬，请绕行。腾讯教育 联合出品的免费的数据分析入门训练营。5天学习，体验数据分析解决商业问题。点击下面的链接就可以免费获得~知乎营销平台
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