Author Archive for: Mean

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Entries by Mean

What you should prepare before an interview?

Although many companies have suspended recruitment or switched to online interviews due to the current epidemic, with the resumption of work, some students may have received the notice of the onsite interview, which is a so-called battle of no preparation. As for the onsite interview, some contents can be learned and prepared as early as […]

How to Ace the virtual interview?

With the wide application of AI technology, more and more companies are adopting HireVue and similar software technologies as a new way of the first-round video interview. Facing the cold machine, we could not get a Feedback, so how do you win the “interviewer”?  AI interview science In 2016, Unilever took the lead in applying […]

【干货|行业】麦肯锡预测2020年缺口上百万,平均年薪过50万的岗位!

北美疫情肆虐,确诊超过100万,但是有一个岗位在逆风中开始扩招,也是麦肯锡预测2020年缺口上百万,平均年薪过50万的岗位: 商业/数据分析师 01 推荐原因 对分析专业人员的需求激增 埃森哲高性能研究院高级执行官珍妮·哈里斯(Jeanne Harris)强调了分析专业人员的重要性,他说:“……如果没有分析能力,数据是无用的。” 大数据管理和分析方面的工作机会比去年更多,许多IT专业人员准备为培训花费时间和金钱。来自Indeed.com的Big Data Analytics的工作趋势图证明了它的增长趋势,因此,工作机会的数量稳步增加。 巨大的工作机会并满足技能差距 对Analytics技能的需求正在稳步上升,但供应方面存在巨大的缺口。这在全球范围内发生,并且不限于地理的任何部分。尽管大数据分析是一项热门工作,但由于缺少所需技能,全球仍有大量未填补的工作。 Fractal Analytics联合创始人兼首席执行官Srikanth Velamakanni认为,人才短缺有两种类型:可以进行分析的数据科学家和可以理解和使用数据的Analytics Consultant。这些职位的人才供应,尤其是数据科学家的人才极为匮乏,需求巨大。  大数据分析的应用越来越广泛 现在,新技术使在庞大而多样化的数据集上执行日益复杂的数据分析变得更加容易。数据仓库研究所(TDWI)的报告显示了这一点。根据该报告,超过三分之一的受访者当前在商业智能,预测分析和数据挖掘任务上使用某种形式的大数据高级分析。 02 商业分析和数据分析的区别 相同点 需要依靠数据来得出结论 需要掌握数据分析工具 不同点 一、专业要求不同商业分析师: 专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计(整体更倾向商科)数据分析师:专业偏向数学、统计、计算机(整体更倾向理科) 二、工作内容不同商业分析师: 1、负责某个独立项目的信息收集、分析,提出有针对性的方案和建议; 2、就具体业务专题,构建商业分析框架,进行全维度的商业分析(如竞对信息、行业市场、上下游关系),完成分析报告面向CXO进行汇报。 数据分析师: 1、负责日常数据分析及监控,针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析; 2、为各类业务部门(产品、运营、市场、广告)提供数据支撑; 3.  探究用户行为习惯特征,优化公司产品收益。驱动业务增长。 三、掌握技能的不同 商业分析师: 一般来说,商业分析师都需要对市场、上下游、商业有强烈的洞察力,具备系统的资料收集、市场研究、整理能力,及良好的文字处理能力,具备较强的逻辑思维能力,敏锐的观察能力和独立分析能力。很多商业分析师是需要独立完成一份行业分析报告,站在整个行业的角度,去看待本公司、所有竞品公司、上下游的各种关系与优劣势。 需要懂得各类的策略模型与方法论:如SCP、RFM、波士顿矩阵、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等 数据分析师: 数据分析师更偏向针对某个公司产品,进行分析建模,驱动增长。需要懂得统计学相关知识,寻找大数据中隐藏的用户行为规律,掌握基本统计模型及统计学知识:回归分析、聚类分析、时间序列、多元统计,贝叶斯等,如果在互联网研究产品的话需要了解:漏斗分析、产品转化等 扫码添加Mean Value求职顾问 根据个人背景独家定制求职规划 资深导师简历精修,辅导面试 帮助您顺利拿到工作offer 为您的求职保驾护航总结: a.商业分析师站的高度会比数据分析师高,因为处于战略模块,放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力,具体帮助业务某个产品得到增长; b.商业分析师的汇报对象的都是CEO,CFO、各种O。而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导; c.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高,需要有一定的咨询行业或MBA背景或强大的逻辑思维与业务拆解能力。企业中对业务部门的数据分析师的掌握工具技能、数据处理能力要求比较高; d.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析,还需要做信息类的分析,如市场研究、国家政策、行业形势等;而数据分析师更偏向针对某一产品的分析,业务落地性比较强;当然这两者边界现在也越来越模糊,很多数据分析师也需要有一定的高度去看待问题,而商业分析师也慢慢需要一定的编程能力。 e.最后讲到大家最想了解的薪资问题,一般来说商业分析师毋庸置疑会比数据分析师起薪高,商业分析师薪资对标的就是咨询行业的分析师或者咨询顾问,大家都知道咨询行业的起薪都比较高的。当然数据分析师驱动业务增长,可获得奖金就会比较多,只要业务产生增长,加薪也会比较快。

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