數據分析待遇
Ⅰ 一般的數據分析師工資水平，在哪些行業發展比較好
數據分析師職位具有鮮明的時代特點和巨大的需求，在大學本科階段統計專業積極探索培養大學生的數據分析能力，進而為社會提供合格的數據分析師人才的有效對策，具有重要的研究價值和實踐意義
根據現行的就業現狀而言，數據分析師就業形勢屬於良好，因此相對而言屬於工作版容易找的類型，待遇屬於權中等水平，說明待遇高。
Ⅲ 大數據分析師的工資待遇怎麼樣
我們的生活越來越離不開大數據了，我們如今能夠得到最便捷的生活方式，也都離不開大數據，當然也離不開我們的大數據人才在背後默默地耕種。大數據工程師是一個聽著就比較高大上的職業，當然，其本身就是比較具有技術性具有含金量高的職業，那麼大數據工程師也成為我們嚮往的職業之一，那麼大數據工程師薪資待遇怎麼樣?工資高不高?
一、大數據工程師就業前景：
大數據時代，互聯網時代，電商時代，什麼東西越來越重要，不用說都知道是大數據。大數據的分析應用，可以為一個公司、一個企業、一個地區的未來發展規劃起到一針見血的作用。隨著大數據的火熱，關於數據分析師的職業領域也越來越多前仆後繼，想在大數據分析領域佔得自己的一席之地，可以說，數據分析師前景是非常樂觀的，也是發展巨大的。
要知道，數據分析領域的薪酬職能差異，決定你在數據分析崗位上的價值大小和對公司的重要程度，你對公司越重要、越有貢獻，你在公司的地位和待遇就會越優異而不可輕易更替。所以不要僅僅局限於眼前，要不斷的積累學習，才能得到提升。
二、大數據工程師薪酬待遇情況：
通常來說的軟體工程師，大數據工程師是數據基礎設施的設計者，建設者和管理者。他們負責編制和安裝資料庫系統，編寫復雜的查詢，擴展到多台機器，並將災難恢復系統投入到位。他們還要確保這些系統順利進行。
大數據工程師可能主要在幕後工作，但是他們是你數據業務生態系統的重要組成部分。因此，他們得到的報酬相當不錯，平均每年91，000美元。
在大數據工程師前景的道路上，你是選擇永遠呆著數據分析助理或初級數據分析師領域，還是向上走，走到高級數據分析師、資深數據分析師，甚至是數據科學家、數據分析專家的級別，這一切都看你自己的努力和選擇。當然越向上走的話薪資自然是會越來越高，這個沒有一個統一的標准，大數據分析相關職位在企業當中，同級別，相比運營等要高20%左右。大數據方面的工作已經成為了中國最具有發展潛力的工作之一，至於未來的職業規劃怎麼選擇，以及自己想往哪方面發展都得看個人造化。
Ⅳ 數據分析師工資多少
從職位薪水來看來，數據分析行業自的高薪主要分布在長三角、珠三角和京津地區。北京、上海和深圳的薪水位列第一方陣，均薪在10k+；杭州、寧波和廣州位列第二方陣，均薪在9k+；其他沿海及內陸區域中心城市，如南京、重慶、蘇州、無錫等位於第三方陣，均薪在8k左右。
從職位量來看，北京、上海、深圳和廣州位列第一方陣，職位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方陣，職位量在20000+，武漢、西安、鄭州等區域中心或省會城市對數據分析職位的需求也相對較高，職位量在10000+。
從行業需求來看，互聯網金融、O2O、數據服務、教育、電子商務、文化娛樂領域對數據分析師需求量相比其他行業更大。
不管是在企業還是社會，數據都已經開始扮演越來越重要的「角色」。在這種大勢之下，數據分析思維已經不只是數據分析師的「專業」了，包括銷售、市場、運營、策劃、產品等等前端的職位都需要通過數據分析來幫助自己的工作，甚至連後台的財務、法務、人事等也開始需要通過數據分析來提升效率。可以這么說，如果你在企業之中工作，你未來會開始越來越多的和數據打交道，這個時候數據分析已經成為工作的必要條件。
Ⅳ 數據分析師待遇怎麼樣
有媒體報道，在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國內頂尖互聯網專公司，大數據分屬析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。國內某大型招聘平台給出的數據分析師平均薪酬為：9724（取自 1139 份樣本），且北京、上海、廣州、深圳、杭州、南京、武漢、成都、長沙為大數據分析師需求量前十的城市。
舉例：網路數據分析師工資待遇，具體薪資構成是：基本工資10000元，獎金2640元，補助316元，銷售提成0元，其他收入0元。
CDA數據分析師培養出來的人才，目前在8500以上。
每家公司業務、薪資構成比不一樣，以上僅供參考。
Ⅵ 薪酬數據分析應該怎麼做
轉載以下資料供參考
薪酬分析步驟
職位分析
職位分析：結合公司經營目標，公司管理層要在業務分析和人員分析的基礎上，明確部門職能和職位關系，人力資源部和各部門主管合作編寫職位說明書。
職位評價
職位評價：比較企業內部各個職位的相對重要性，得出職位等級序列；為進行薪資調查建立統一的職位評估標准，消除不同公司間由於職位名稱不同、或即使職位名稱相同但實際工作要求和工作內容不同所導致的職位難度差異，使不同職位之間具有可比性，為確保工資的公平性奠定基礎。它是職位分析的自然結果，同時又以職位說明書為依據。
薪資調查
薪資調查：薪資調查的對象，最好是選擇與自己有競爭關系的公司或同行業的類似公司，重點考慮員工的流失去向和招聘來源。薪資調查的數據，要有上年度的薪資增長狀況、不同薪資結構對比、不同職位和不同級別的職位薪資數據、獎金和福利狀況、長期激勵措施以及未來薪資走勢分析等。
薪資定位
薪資定位：在分析同行業的薪資數據後，需要做的是根據企業狀況選用不同的薪資水平。在薪資定位上，可以選擇領先策略或跟隨策略。
薪資結構設計
薪資結構設計：要綜合考慮三個方面的因素：一是其職位等級，二是個人的技能和資歷，三是個人績效。在工資結構上與其相對應的，分別是職位工資、技能工資、績效工資。也有的將前兩者合並考慮，作為確定一個人基本工資的基礎。確定職位工資，需要對職位做評估；確定技能工資，需要對人員資歷做評估；確定績效工資，需要對工作表現做評估；確定公司的整體薪資水平，需要對公司盈利能力、支付能力做評估。每一種評估都需要一套程序和辦法
Ⅶ 學大數據分析出來薪資待遇怎麼樣
大數據時代的趨勢在國內發展勢頭強勁，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。回隨著大數據產業的答不斷發展，大數據人才越來越多地聚焦在三大方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
Ⅷ 數據分析師好找工作嗎，待遇怎麼樣
數據分析師的薪資待遇不一般來說要比同級的職位高很多，大多數都是在兩成到三成。同時，數據分析師備受企業的重視。在眾多的一線二線城市中，數據分析師的年薪都很高，所以想進入數據分析行業的朋友們不必擔心數據分析的薪資高低。
並且現在科技發展的越來越快，使得數據分析發展的方向更多，數據分析人才會更加稀缺。尤其是在發展飛快的中國，會大力發展數據分析行業。由此可見，數據分析師的前景優渥。同時數據分析師的地位也不低，無論是在哪個行業都是如此，並且數據分析師是通用職業，很容易適應各行各業的數據分析職位。
數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。
獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。
想轉行的話，可以先評估一下自己的基礎和專業背景，一般數學、統計學和計算機專業的，轉行是最有優勢的，其次是市場營銷、電子商務、經濟學等專業，這些專業也有一定的數據分析基礎能力，轉行也能比較快上手。
(8)數據分析待遇擴展閱讀：
數據分析師要求：
1、懂業務。從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。
Ⅸ 大數據開發和數據分析哪個前景更好哪個薪資高
大數據就業兩大方向：
1、大數據開發工程師
數據工程師建設和優化系統。更多的是朝著軟內件開發能力容上學習和提升。
2、大數據分析師
一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。核心職責是幫助其他人追蹤進展，和優化目標。
大數據工程師主要工作在後端。持續的提升數據管道來保證數據的精確和可獲取，好的工程師會為組織節省很多的時間和精力。
大數據分析師一般用數據工程師提供的現成的介面來抽取新的數據，然後取發現數據中的趨勢，同時也要分析異常情況。
數據分析師中的數據挖掘技術方向，門檻較高，需要扎實的演算法能力和代碼能力，同時薪資待遇也更好。