金融分析师月薪多少钱,点击获取!(真人均50W？看了这些大厂数据分析师的工资表，我酸了) - 经济纠纷

网站首页 >> 经济纠纷 >> 正文

简介：春节过去了。看着朋友圈同事发的工资条，笔者不禁为之柠檬精，尤其是几个搞IT岗位的小伙伴，经常拿几万的年终奖。仔细查询后发现，很多都是数据分析岗位。虽然一直都知道数据分析师的工资不低，但是真的有网上流传

春节过去了。看着朋友圈同事发的工资条，笔者不禁为之柠檬精，尤其是几个搞IT岗位的小伙伴，经常拿几万的年终奖。仔细查询后发现，很多都是数据分析岗位。

虽然一直都知道数据分析师的工资不低，但是真的有网上流传的那么高吗？带着好奇，笔者查了一下数据分析师的平均工资。据统计，全国数据分析师平均月薪超过18.6K

其中20-30K的人最多，占32%，主要薪资区间在15-30K之间。这个高人并不是高薪工作。笔者在感叹的同时，也梳理了一线城市和不同阶段数据分析师的不同薪酬。你可以和我一起去看看。

一线城市数据分析师薪资水平

笔者根据朋友和同事的数据，统计了几个一线城市数据分析师的薪酬。

剔除人才需求量小的城市，笔者为大家统计了前七大城市的薪资。从表格来看，这七个城市的薪资分布总体来说比较集中，北京以25.2K排名第一，除此之外，上海、深圳、杭州的平均薪资都超过了10 K，大家可以对比一下自己的薪资和上图，看看自己在哪里。

而且根据上面的数据，如果你是拿着大厂offer或者中小公司的中高层，20K以上的底薪是没有压力的。

看完平均工资，我们再来看不同工龄的工资变化

对于应届毕业生来说，刚毕业就能拿到10.6K的工资，是相当可观的。除此之外，最大的薪资跨度在1-3年到3-5年的范围内，涨幅接近10K，可以说非常有前景。

而且随着越来越多的企业开始接触互联网，数据会越来越大，各个城市对大数据分析师的需求也不会少。因为专业人才短缺，工资自然不会低。

最后，作者还统计了近年来数据分析师的平均薪资涨幅。

从2018年开始，数据分析岗位的平均工资有了大幅增长，2020年到2021年有了质的突破，短短一年就增长了2K。

通过对以上数据的统计，我们可以得到这些结论:

1)数据分析这个岗位留在一线城市可以获得更多的发展机会。大部分员工的工资在15K-30K区间，并且年薪在增加，前景非常好。

2)从发展来看，数据分析师的薪酬将在三年左右迎来质的飞跃。是一个非常看重经验和技术的岗位。相比年龄，大部分企业会更注重这两个方面。

数据分析师的发展方向

上面我们提到过，数据分析师是一个随着经验的增加，薪资也随之增加的职位。随着工作的发展可以选择哪些职业道路？笔者总结了几个发展方向，供大家参考如下:

1)业务数据分析师

业务分析能力是从业务和战略发展的角度，以数据分析为手段，探索业务问题，支持业务决策。所以我们认为商业分析能力的核心是两件事:商业思维+数据思维。

一般来说，商业分析师需要对市场、上下游、业务有很强的洞察力，系统的数据收集、市场调研、整理能力，良好的文字处理能力，较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立的分析能力。

很多商业分析师需要独立完成一份行业分析报告，从整个行业的角度，看公司、所有竞争公司、上下游的关系、优缺点。你需要知道各种战略模型和方法论:如SCP、RFM、波斯顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等。专业是经济学，金融学，工商管理，数学，统计学(整个专业比较商科)。一般规模大的公司会专门成立业务子团队。

2)业务数据分析师

业务分析师是为企业或公司收集和评估数据的个人职称。它分为许多不同类型的业务，因此需要收集和分析许多不同类型的数据。该职位的工作职责可能因公司而异。

一般公司会收集目标市场的数据，从而全面了解客户和潜在客户的情况。需要收集、组织和使用这些信息来执行各种策略，确定哪些产品是有利可图的，或者以其他方式将公司的业务集中在目标市场上。因此，业务数据分析师可以编译和分析来自客户调查、客户销售记录、忠诚度计划、focus和其他此类客户信息源的数据。

然后，必须对数据进行分析，并将其转化为有用的形式。例如，一个公司可能需要了解其成本细分的大致情况，以确定它把钱花在了哪里，或者什么是最赚钱的业务。业务数据分析师将负责生成这些数字，并组织和确定信息的价值和意义。

业务数据分析师应该能够很好地进行口头和书面交流。在一整天的工作安排中，会要求你将数据发现意见或意见传递给其他业务成员。

3)数据挖掘

数据挖掘是对业务数据中的大量业务数据进行提取、转换、分析和建模，提取关键信息辅助业务决策的过程。数据挖掘揭示未知和未来的数据关系。数据挖掘的知识领域涵盖了数据库技术、统计知识、机器学习、可视化等多学科知识的综合应用。

数据挖掘一般处理大数据，需要分布式计算和编程，以及学习能力、自驱动力、逻辑分析能力等基本职业素养。

因为数据挖掘工程师对技术的要求比数据分析师高，所以数据挖掘的平均工资比数据分析师高。

在一些公司，高级数据分析师相当于数据挖掘工程师(其实在行业内，职称没有严格的标准)，但工程能力略弱，模型部署由专门的工程团队完成。数据挖掘工程师晋升的职位是算法工程师。后者对理论要求更严格，需要阅读国外前沿论文。其方向不限于简单的分类或回归，还包括图像识别、自然语言处理、智能量化投资等复合领域。

4)数据产品经理

产品经理的工作非常全面，不仅考验创造力和创新力，还需要对用户行为和产品逻辑的深入研究。有经验的数据分析师往往视野开阔，容易从宏观层面思考内在联系。

优秀的数据分析师有很好的产品感。有了超强的数据分析能力作为背书，一个对数据敏感的产品经理很容易因为思维模式的优势而脱颖而出。

写在最后

由于发展时间短，数据分析这个岗位还处于急需人才的阶段，横向比较其他岗位，优越的薪酬确实很高。虽然年薪不是随便50W，30W，但还是没什么大问题。

所以对这方面感兴趣的小伙伴可以尝试学习，数据分析绝对是一个不错的就业方向。

本文标签：金融分析师月薪多少

温馨提示：本文是作者苏雨农的干休所发表的文章，不代表本站观点！如有侵权请联系我们删除

上一篇：保健食品流通许可证-

下一篇：厦门日结临时工-厦门日结临时工最新招聘信息

网友点评

山间游

2022-03-19 09:54:50 回复

年就增长了2K。通过对以上数据的统计，我们可以得到这些结论:1)数据分析这个岗位留在一线城市可以获得更多的发展机会。大部分员工的工资在15K-30K区间，并且年薪在增加，前景非常好。2)从发展来看，数据分析师的薪酬将在三年左右迎来质的飞跃。是一个非常看重经验和技术的岗位。相比年

星光夢想家

2022-03-19 12:39:11 回复

路？笔者总结了几个发展方向，供大家参考如下:1)业务数据分析师业务分析能力是从业务和战略发展的角度，以数据分析为手段，探索业务问题，支持业务决策。所以我们认为商业分析

雨林沐风

2022-03-19 16:12:41 回复

业务有很强的洞察力，系统的数据收集、市场调研、整理能力，良好的文字处理能力，较强的逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立的分析能力。很多商业分析师需要独立完成一份行业分析报告，从整个行业的角度，看公司、所有竞争公司、上下游的关系、优缺点。你需要知道各种战略模型和方法论:如SCP、RFM、波斯顿矩

网络经纪人

2022-03-19 13:31:52 回复

分布式计算和编程，以及学习能力、自驱动力、逻辑分析能力等基本职业素养。因为数据挖掘工程师对技术的要求比数据分析师高，所以数据挖掘的平均工资比数据分析师高。在一些公司，高级数据分析师相当于数据挖掘工程师(其实在行业内，职称没有严格的标准

谦恭君子

2022-03-19 11:41:34 回复

般处理大数据，需要分布式计算和编程，以及学习能力、自驱动力、逻辑分析能力等基本职业素养。因为数据挖掘工程师对技术的要求比数据分析师高，所以数据挖掘的平均工资比数据分析师高。在一些公司，高级数据分析师相当于数据挖掘工程师(其实在行业内，职称没有严格的标准)，但工程能力略弱，模型部署由专门的工程

颜荷天宁

2022-03-19 09:19:58 回复

还是你厉害

本文已有1位网友发表了点评 - 欢迎您取消回复