データオペレーションの給与（データ職の採用情報の解釈、この職の給与が最も高いことが判明）

求人募集情報のデータ解釈：この仕事の給与が最も高いことが判明

クラウド コンピューティングに続くもう一つの破壊的な技術革命であるビッグ データは、大きな勢いで到来し、まったく新しい時代、つまりビッグ データ時代を先導しています。学術界、ビジネス界、政府機関を問わず、データは意思決定を成功させるための基盤となり、主要なビジネス分野で広く利用されています。

2021年にはデータ分析の重要性がさらに高まり、業界に有利な環境の中で国の政策に支えられ、データアナリストの数は増加し続けるでしょう。データ分析企業とデータ分析人材の継続的な増加により、データ分析業界は急成長を遂げています。

統計によると、わが国におけるデータ分析職の需要は300万人に達しており、今後5年間で30％～40％の割合で増加し、総需要は約2,000万人に達すると予想されています。

（インターネットからの写真）

このような大きな格差が生じている主な理由は、我が国ではビッグデータが急速に発展しているものの、高等教育が遅れていることです。現在、ビッグデータの専門家は200万人未満であり、需要は10分の1です。その結果、多くの企業はデジタルトランスフォーメーションを完了できず、データ分析の才能ある人材を採用するためにより多くの給与を支払う用意ができています。

データには莫大な商業的価値が隠されています。スタートアップ企業から大企業まで、多くの企業がデータ分析部門を設立し、会社の業務や意思決定に対する指導や支援を行っています。これまで、データ分析は将来必須の仕事スキルの一つとなってきました。企業は、マーケティング、財務、運用、人事など、データ分析とは関係ないと思われる職種の採用の際にも、データ分析能力を求めています。

データ分析により、「マーケティング」を完全に覆せるかもしれないという希望が人々に与えられました。ほとんどの人はデータアナリストになり、ビッグデータ時代の恩恵を受けたいと願っています。

卒業を控えた学生であっても、長年職場で働いている人であっても、道に迷った夢想家であっても、キャリアの途中で行き詰まりを感じて躊躇している人であっても。データ分析業界に参入したいのであれば、できるだけ早く人生の計画を立てなければなりません。

データ分析に取り組みたいと思っても、その方法がない人もいます。データ分析を学んだ後、どのような仕事を探せばいいのか分からない？今日は、董先生が2つの側面から皆さんに深く考えてもらう予定です。

• データ分析職のキャリアオプションにはどのようなものがありますか?

• さまざまなデータ分析のポジションにはどのようなスキルが必要ですか?

あらゆる業界でデジタル変革が進む中、データ人材はさまざまな企業にとって採用の重要なターゲットとなっています。さまざまなデータタイプの職種に提供される給与パッケージは何ですか?データ人材を最も必要としている都市はどこでしょうか。また、その都市の将来の発展見通しと財政見通しはどうでしょうか。今日は一緒に学んでいきましょう。

グラフから、北京では依然としてデータ人材の需要が最も高く、上海が2位であることがわかります。同時に、この点での需要の面では杭州が広州を上回り、第 4 位にランクされています。トップ10には、成都、南京、武漢、西安がすべてランクインしている。

（画像出典：データ分析と可視化について）

給与面では、 「データプロダクトマネージャー」のポジションが市場全体で比較的待遇が良いことがわかります。次に「データマイニングエンジニア」のポジションが続き、給与は一般的に20K〜40Kの範囲に簡単に到達できます。

（画像出典：データ分析と可視化について）

データ人材の需要は分野によって異なります。図から、データ分析の人材に対する需要が最も高い業界は、インターネット、金融、小売、コンサルティング、通信などであることがわかります。

（画像出典：データ分析と可視化について）

データ分析の職に就く場合、異なる企業の選択によって大きな違いが生じる可能性があり、これはお金にも直接関係します。全体：

• 一流インターネット大手 > 大手国有企業 > 一般的なインターネット企業 > その他の伝統的産業。

あなたが最近大学を卒業し、一流のインターネット企業でデータアナリストとして働いている場合、あなたの給料は 2 万ドルを超える可能性があります。しかし、一流のインターネット企業の要件は比較的高く、一般的に統計学やコンピュータ関連の専攻で学士号以上が求められます。国有企業は約 15,000 ですが、伝統的な産業は比較的少なく、10,000 程度であることが多いです。

普通のインターネット企業や伝統産業は、確かに一流のインターネット大手と比較することはできませんが、中国移動、中国聯通、銀行など、よく知られている伝統産業であれば、それらも非常に良い選択肢です。そこで数年間働いた後、インターネット企業に行くことができ、給与と福利厚生も非常に良いでしょう。

データ分析のキャリア開発は不規則な直線的成長であり、キャリア寿命は長いです。データ分析を学ぶことはあなたのキャリアに長期的な利益をもたらし、年齢を重ねるにつれて人気が高まります。外部の他の事業から受ける影響は比較的少なく、立場も比較的安定します。

データ分析を学ぶとき、誰もが戸惑うかもしれません。データ分析にはさまざまなスキルがありますが、どれを学ぶべきでしょうか?全部学ぶ必要がありますか?実際、それは必要ありません。データ分析のポジションによって、対応するスキルが異なります。今日は一緒に見てみましょう！

ビジネスデータアナリスト

職務内容:

合理的な指標システムを設計して業務運営上の問題を診断し、合理的な提案を行い、業務分析レポートを作成します。

データ分析を通じて顧客体験を測定し、診断し、製品設計を改善します。企業がより良い意思決定を行えるように、ビジネス分析モデルを開発します。

使用ツール: SQL、Excel、BI

職務能力:

ユーザー行動分析、製品ポジショニング戦略分析、運用効果分析

多次元視点分析、指標の適用と設計、データの視覚化

記述統計、相関分析、一般的に使用されるデータ分布

ビジネス戦略アナリスト

職務内容:

顧客オペレーション、製品マーケティング、チャネル管理、リスク管理などのビジネス領域の戦略分析を担当し、ビジネス戦略の分析と最適化に従事。

ビジネスプロセスを精査し、ユーザーポートレートを組み合わせ、統計分析ツールを使用して根本原因分析を実施することで、業務運営上の問題を診断し、対応戦略を策定できます。統計分析モデルを通じて、顧客のニーズを理解し、製品設計を改善することができます。同時に、当社は企業がより良い情報決定を下せるよう、モデルを継続的に改善しています。

プログラミングとデータ管理スキル: SQL、Python データ モデルと管理

職務能力:

製品運用分析レポート、リスク管理分析レポート、問題根本原因分析レポート

ユーザーラベルの設計と制作、ユーザーポートレートの原理、統計モデルの構築、ビジネス戦略の分析と最適化

基本的な統計分析、回帰モデル、データ次元削減、時系列分析

データマイニングアナリスト

職務内容:さまざまなデータマイニングアルゴリズムに精通していること。マーケティングとリスク管理のニーズを満たすために、詳細な顧客識別とプロファイリングを実行できます。

使用ツール: SQL、Excel、BI

職務能力:

ナレッジグラフ、顧客ポートレート、リスク管理モデリング、精密マーケティングモデリング、運用およびイベント識別

データアクセス、特徴構築（データ次元削減とデータ次元増加）、自然言語処理、ビッグデータプラットフォーム

分類モデル、クラスタリングモデル。回帰モデル、推奨システム;複雑なネットワーク、統合アルゴリズム

上記は、本日ご紹介した3つの職種におけるデータアナリストの職務内容です。ビジネス データ アナリストの仕事は比較的単純で、いくつかの統計手法と分析ツールを習得するだけで済みます。一方、ビジネス戦略アナリストやデータマイニングアナリストは比較的難しく、統計学とプログラミングの基礎知識が必要です。誰もが自分の状況に応じて自分に合ったポジションを選択できます。