别再盯着房价,此时的中国正发生一件大事!

经济学杂谈 2021-09-15 19:55

众所周知,大企业的招聘要求,一定程度上代表着企业乃至整个商业社会未来发展的方向,有如时代的号角,倒逼着你要“顺势而为”

最近我从招聘网站爬取了字节跳动9600余条岗位数据后发现,上到专家级别,下到最基层员工,从产品、运营、销售,到财务、HR,80%岗位的JD,都不放过强调要掌握「数据分析」能力。


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为什么大厂都需要数字化人才?

上面的招聘信息可以看出,大厂特别钟情那些有数据分析能力、对数据敏感的人才,甚至不惜愿意支付“天价”去招揽

据猎聘网发布的数据人才就业趋势报告显示:有1-3年工作经验的数据人才平均薪资高达22322元。而5年以上工作经验,基于市场数据的商业分析师,月薪高达5-8万,比很多人的年薪都高。

为什么大厂都需要数字化的人才呢?

在疫情的催化下,企业数字化转型被推上了风口浪尖,大家都开始认识到,“数字化”这样一种更高效的模式,或许是企业突破目前发展瓶颈,实现业务新增长的契机。

而任何一套高效的模式背后,都需要更高效的底层组织架构来支撑。因而数字化转型过程中,人才数据能力的同步迭代就成至关重要的一环。

就拿企业常见的HR这个岗位为例,因为属于职能岗,不直接给企业产生效益。如果HR部门不懂得运用数据对企业用人问题进行预判和分析,推动业务部门发展,对企业而言,永远只是成本部门,还不如外包省钱省力。


可以预见的是,未来越来越多的重复人工将被数字化的工具和系统取代人们运用大数据分析技术,来帮助做业务响应和探索创新的环节会越来越多。

不夸张地说,未来的企业要是缺了数据分析,就好比“军舰缺了雷达”

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为什么你一定要学「数据分析」?

随着企业数字化转型的不断深入,对于个人来说,既是机遇,也是挑战。

能力无法匹配企业转型需求的人,可能很快被清洗出局,而紧跟企业转型步伐,顺应企业发展的人,可以更快被重用。

拿互联网行业最常见的运营岗位来说,这个岗位本身门槛并不高,如果只是做一些搬运打杂的工作,那很可能在干了2年之后,依然是个工具人,轻而易举就被刚毕业的大学生取而代之

但是,如果你能运用数据去验证和分析推广动作背后的原因和方法,给领导业务决策提供一些支持,那脱颖而出的一定是你。

因为这是你在现有能力基础上的叠加技能,这样的“复合型能力”是很难轻易被模仿,这就是别人没有的,只属于你的核心竞争力


此外,作为职场“硬通货”的「数据分析」,还具有有非常强大的行业通用性

即使是不同行业,分析涉及的指标体系、维度、分析方法这些底层知识都是通用的,万一日后转行,数据分析能力也能成为你进入新行业的敲门砖。


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「数据分析」很难学吗?

看到这里,你可能会觉得,数据分析是不是很难学?一看到那些数字代码啥的就脑壳疼。

这个误会还真是闹大了!
绝大多数刚接触数据分析的同学,都会陷入一个思维误区:学数据分析要掌握一些复杂的SQL、Python工具。

实际上,数据分析的核心不在于工具,在于方法论分析思维

比如:
 了解汽车不代表车开得好;
会用PS不代表画画好;
word用得好不代表文章写得好……

这就是为什么我不建议大家去学一些数据分析类的工具,也不要照搬网上那些数据分析项目,因为你会发现,学了以后依然不知道怎么解决实际问题。

这里我推荐圈外「数据分析入门训练营」。这是为普通职场人打造的,专门教你如何从实际工作中的问题出发以数据为线索,以解决方案为目的的一系列过程。

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关于课程内容,我已经帮大家体验过了,它彻底改变了我对数据分析“难学”的固有认知,因为真的特别“接地气”

一 、3天深度剖析,层层递进

一次搞定:不用费劲去学python,SQL这样的数据工具,因为工具为实操而用,这里只教你用最常用的Excel和PPT,数据的统计、整理、清洗与分析都可以一次搞定能帮你节省70%的工作时间。


一套方法:真实案例作为作业,用「解决问题」倒逼「技能学习」3天课程下来,你可以掌握一整套数据分析工作流程,包括数据收集——整理与分析——数据报告撰写等实操方法的详解。掌握这些,工作中85%的棘手业务问题都能搞定。


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二、硬核名师团队倾力授课

课程采用“业务导师+技术导师”双师制模式,不仅教学经验丰富,善于抓住学员核心难题,对标解决;还会从“实战”角度出发,通过深度剖析真实案例,打造学员落地能力。


三、强大背景、值得信赖

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 2 一线主管:使用数据向上汇报、对下管理、跨部门协调等。
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