未来对数据分析人才的要求很高

slime2021-10-27 15:55

未来3年,对数据分析人才的需求一定非常高!但这个高需求是有条件的。

未来对数据分析人才的要求很高

其实现在对数据分析人才的需求已经非常旺盛了,在各行各业都开始注重数据价值的背景下,数据分析师几乎已经渗透到了各个领域,互联网公司自不必说,金融、咨询甚至很多传统行业都越来越注重发挥数据的价值,比如我们熟知的奶茶企业,在每次推出新品前,都会根据过往顾客的口味选择数据判断新品的口味。

之所以越来越重视数据,很重要的原因是国内的很多行业经过多年的粗放式发展,开始越来越注重精细化运营。

10年前,也许你疯狂地向一个领域、一个方向砸入重金和砸入人力,可以快速地获取市场份额,但现在,这种“野蛮”的生长路径已经越来越难走得通。

但目前,很多行业对于数据分析,或者说是数据的应用,依旧停留在利用数据搭建一套可视化看板的阶段,使用者仅通过看板了解业务或者公司大体的运行情况,但却不具备深挖数据背后价值的能力。

导致这种现象出现,一方面是使用者本身依然无法跳脱出以前凭借经验、感觉和固定套路推动业务的思路,另一方面也是因为很多数据分析师自己也并不具备深入了解业务,并结合数据挖掘业务优化点的能力。

而未来,随着各种数据分析工具的愈发完善和智能化,这种搭建看板的工作会一定更多地被工具取代,因此“普通”的数据分析人才需求会越来越少,业务侧会越来越渴求那些能够结合实际业务和数据,产出可以提升业务的洞察的分析师。

从需求侧来讲,一定是高的。因为越来越多的公司正在转向精细化运营,这需要分析师挖掘数据,给出精细化运营的策略。

但真正被需要的,一定不再是只会取数、搭建看板的分析师,而是真正理解业务逻辑,并能够依据业务逻辑,结合实际的数据,寻找可落地的业务优化点的数据分析师。

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课程介绍

本节课以实例讲解如何利用代码进行数据爬取和数据入库,并通过Excel及Python进行数据处理及可视化输出,实现数据获取、处理自动化。

利用代码对数据进行自动化爬取

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