从失业到年薪百万,被你忽略的“一技之长”正在膨胀!

发布时间:2021-04-24 发表于话题:学什么一技之长工资高 点击:30 当前位置:比乐族 > 科技 > 大数据 > 从失业到年薪百万,被你忽略的“一技之长”正在膨胀! 手机阅读

随着高学历普遍化,各行各业整体素质在稳步攀升,像外卖小哥的队伍就拥有7万硕士、21万本科生。

同样,保姆也不再是传统意义上普通的家政员,已出现一批素质偏高,学习能力强,具备一技之长的保姆,其学历均在本科以上,能力已接近“管家”。

图片来源:新浪微博

这不,微博爆出了一则热搜,上海某业主招聘女性生活助理,年薪给到了50W-100W之间。所谓“水涨船高”,工资上去了,硬件要求自然也高。

正如前阵子盛传的名校硕士回家后欢欢喜喜当育儿嫂,看来现今“职业无贵贱”的观念早已深入人心。

不过,无论是保姆,还是月嫂、亦或是育儿员等,都是有明确一技之长的岗位,学历、背景、能力只是围绕着这项“一技之长”锦上添花而已。

图片来源:新浪微博

然而,有网友一针见血指出,多数高端家政岗更青睐女性,男性在这个热门的领域似乎都不怎么具竞争优势,小编为此心疼男性几秒……

话说回来,当下井喷式发展的热门行业国内挺多,无论是AI,还是大数据、云计算、区块链等,性别上都没太大局限,适合逻辑、学习等能力都强的男性。

今天,我们就以数据分析为例,给大家介绍一个男女都适合的高薪行业:数据分析。

——行业前景

企业想在竞争激烈的市场中胜出,决策速度和反馈效率尤为重要。数据透过什么方法,才能快速转变成决策依据,是现代企业迫切且不可避免的问题。

数据分析在企业决策中散发出极大魅力,受到从业者的追捧。同时,巨大的人才缺口让理性数据分析,辅助实战经验的新型数据分析人才供不应求。

不仅如此,数据分析入门科学,行业适应性强,零基础也可轻松掌握,而一旦具备了过硬的业务及分析操作能力,拿高薪就并非难事。

——什么是数据分析

为提取有用信息,并形成最终结论,而对大量数据进行详细研究和概括总结的过程,我们称之为数据分析。

其实,往简单里说,就是复杂、乱、多的数据,无论是文本、音乐还是文字、数字等,通过处理和分析,将其变成知识、智慧的方法。

随着大数据时代的来临,拥有数据分析思维的人,倍受社会各界人士的青睐。同时,以这种思维为基础,逐渐形成了一个热门产业。

各大企业的数字化进程不断升华,对数据分析的需求量也越来越大,供不应求的市场导向,让其成为新风口行业,且从业者薪资偏高。

——给大家举个例子

如果你是运营良好的淘宝服装店店长,应该会及时掌握很多数据,如:一天销售了多少件商品、挣多少钱、哪个品牌销售多、哪个品牌出货少、哪个商品需要补货了、哪种款式和颜色受欢迎等,从而便于你做出策略调整,保持良性增长。

这是了解情况。

数据积累到一定程度,你会开始发现规律,如:某类人群喜欢买圆领深色服装,而另一类人喜欢宽松浅色服装,购买了A品牌的人会再买B品牌短裤,浏览C页面的顾客会对D商品产生兴趣。

这是数据挖掘。

得到信息后的你,会试着将圆领深色服装推销给某类人,将宽松浅色服装推销给另一类人,将B品牌短裤销售链接添加在A品牌商品页中,将D商品促销优惠加到C页面,从而让商品销售量大幅提升。

这是发现规律。

一段时间后,你又发现了E品牌被浏览2-3次就能售出一件,于是想方设法来提高E品牌的点击次数,通过浏览量的趋势,大致来预测未来一段时间销量变化的情况。

这是预测未来。

——数据分析要具备啥能力?

那么,聊了这么多的数据分析,对于进入数据分析行业,成为该领域的佼佼者,我们应该学习并优化自己哪些方面呢?这里小编列出几个方面,仅供大家参考!

①  基础知识

在数学知识的基础上,数据分析还引入了统计学,包含但不局限于数学、线性代数、统计学等,这些都是决定数据分析职业发展高度的基石,希望大家能好好掌握。

初级数据分析师仅需要学习描述统计相关的内容和公式,但如果想更进一步进阶,就要掌握统计算法,甚至机器学习算法等更多知识,算法相关的工作则要对高数进行深入学习。

②  分析工具

Excel是最容易入门,且运用最广的数据分析工具,所以其函数、数据透视表和公式请稳打稳扎。另外,具备SPSS等专业统计分析技能更好。

另外,只要你是和数据相处,就不得不接触数据库,所以要学SQL基本的查、改、增、删等的方法。

随着数据的增长,你可能会需要用到Python或R等技能来更高效的处理数据,有些行业还会需要SAS或其他工具,需根据实际情况来选择。

③  业务/行业/商业知识

从各种操作中,我们可以看到脱离业务的纯数据分析不具任何意义,想成为优秀的数据分析师, 首先必须了解业务。

熟悉业务后再去获取需要的数据,对数据进行业务分析,制定出相应方案,这才是真香。

④  跨部门沟通协调能力

公司由各个部门组成,数据分析自然就离不开和很多部门,如业务部、技术部等的沟通,要将得出的报告展示人前,并说服别人接受,数据分析师就必须具备良好的协调沟通能力。

⑤  持续且快速的学习力

学习力是很重要的素质之一,无论数据分析还是其他岗位,都需有持续、快速学习的能力,学习各种新知识和新技能。

 

本文来源:https://www.bilezu.com/info/18372.html

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