各個行業對數據分析師的需求都很高。通過這篇博客，我們將了解更多關於印度數據分析師的工資，他們的工作描述，以及數據分析師生活中典型的一天可能是什麼樣的。
讓我們開始吧!
- 誰是數據分析師?
- - - - - -工作描述 - 如何成為一名數據分析師
- - - - - -技能要求
- - - - - -使用的重要工具 - 數據分析師的角色和職責
- 數據分析的類型
- 《數據分析師的一天》
- 數據分析師與數據科學家
- 數據分析師:薪資趨勢
- - - - - -概述
- - - - - -基於角色的薪酬
- - - - - -按行業劃分的薪酬
- - - - - -數據分析師薪資
誰是數據分析師
數據分析師職位描述
根據定義，數據分析師是收集和評估銷售數字、市場研究、物流和其他此類行為的數據的人。他們基本上為組織帶來了技術專長，以確保數據的質量和準確性。然後他們處理它，設計它，並以幫助人們和企業做出更好的決策的方式呈現它。
數據分析工作，作者描述包括收集和清理數據，以發現趨勢和業務見解。然而，數據分析師的日常工作往往會因各種因素而有所不同。這可以是所考慮的行業、公司或數據分析的專業。大多數情況下，數據分析師與IT團隊、管理層和數據科學家協調，以確定他們的組織目標。
數據分析師負責各種任務和職責;從創建儀表板編程到設計數據庫利用智能軟件，他們在整個組織的不同部門發揮著至關重要的作用。大多數情況下，他們在複雜的數據集中指出重要的趨勢、相關性以及模式發現新機會改進的。
閱讀更多什麼是數據科學?
如何成為一名數據分析師?
考慮到數據科學是一個廣闊的領域，對於分析師來說，在他們的簡介中擁有一套多功能技能是至關重要的。有幾種途徑可以成為一個數據分析師但是，通常情況下，一套特定的技能和工具可以在這個過程中提供很好的幫助。
成為數據分析師所需的技能
- 編程語言(R/SAS):數據分析師必須精通至少一種語言，並熟悉其他幾種語言的使用。數據分析人員使用R或SAS等編程語言收集幹淨的數據，用於統計分析和數據可視化。
- 創造性和分析性思維創造性和分析性思維是優秀數據分析師的關鍵屬性。雖然在統計方法方麵有很強的背景是至關重要的，但能夠從創造性和分析的角度批判性地思考問題也是極其重要的。
- 有效的溝通當前位置溝通技巧總是被證明是一種優勢——無論是對聽眾還是對做商業決策的高管團隊。
- 數據可視化:雖然有效的數據可視化需要嚐試和錯誤，但要成為成功的數據分析師，了解如何將數據可視化以獲得最佳結果是很重要的。
- SQL數據庫SQL數據庫本質上是一組具有結構化數據的關係數據庫。在這裏，數據存儲在表中，分析師將從不同的表中提取信息以執行分析。
- 數據庫查詢語言:數據分析師常用的查詢語言是SQL。這種語言有很多變體，包括PostreSQL, T-SQL, PL/SQL(過程語言/SQL)。
- 數據挖掘，清洗和清理:當數據沒有整齊地存儲在數據庫中時，數據分析師會使用其他工具來收集非結構化數據。
- 高級微軟Excel:熟練掌握excel和高級分析技術隻會對一個成功的數據分析師有所幫助。
- 機器學習:雖然這不是一個特定的需求，但具有機器學習技能的數據分析師被認為是非常有價值的。
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數據分析師使用的重要工具
- 穀歌分析(GA): GA是一個重要的工具，可以幫助分析人員了解需要在登錄頁或行動呼籲(cta)上改進的客戶數據和趨勢。
- 表: Tableau被分析師廣泛用於彙總和分析數據。它允許他們創建儀表板並與不同的團隊成員共享。
- Jupyter筆記本係統: Jupyter筆記本簡化了數據分析師在測試代碼時的工作。通常，非技術人員更喜歡jupyter筆記本的簡單設計，因為它的界麵和功能簡單。
- Github: Github是一個分享和構建技術項目的平台。任何數據分析人員都必須使用此工具，特別是麵向對象編程。
數據分析師的角色和職責
讓我們來談談數據分析師的角色和職責:
- 創建和管理數據庫和數據係統
- 定義業務所需的目標和數據資產
- 致力於從各種合格的來源挖掘數據
- 為客戶、所有者和其他利益相關者等各方解釋數據
- 加強和更新報告製度
- 為複雜的業務查詢開發不同的數據映射技術
- 根據最新趨勢分析消費者行為
- 設計一個合適的方法和過程來獲得積極的結果
數據分析的類型
分解數據分析圍繞回答問題和做出決定展開。就像有不同類型的問題一樣，也存在不同類型的數據分析。雖然這些類型的數據分析沒有特定的固定術語表，ScienceSoft將其分解為四個主要領域:
- 描述性分析回答——發生了什麼?
- 診斷分析回答:為什麼會發生這樣的事情?
- 預測分析回答——可能會發生什麼?
- 說明性分析回答——應該采取什麼行動?
基於分析師試圖完成的任務，他們可以調整自己的工作以適應場景。
《數據分析師的一天》
根據角色、頭銜或行業的不同，日常職能往往在不同的層次上有所不同。然而，數據分析師的日常工作包括:
- 檢查電子郵件和維護儀表板。
- 在解決實際零售問題方麵展示和深入驅動技術專業知識。
- 與數據科學團隊內外的團隊成員合作，創建和交付高質量的輸出。
- 作為一個中小企業，幫助建立數據科學能力
- 根據經理、合作夥伴和客戶的要求，製定月度、周或雙周計劃。
- 將數據轉化為可操作的見解。
- 創建獨特趨勢或模式的報告。
- 確定自動化和擴展臨時分析的機會領域。
還讀:成為數據科學家的分步指南
數據分析師與數據科學家
數據科學領域的另一個重要角色是數據科學家。雖然可以肯定地說，兩者之間存在一定的重疊，但數據分析師和數據科學家之間存在重大差異。根據技能和工作職責，他們之間有一些主要的區別:
數據分析師
- 有中等的數學、統計和編碼能力
- 有很強的商業頭腦
- 創建可視化和分析數據
- 利用商業智能來實現他們的目標
數據科學家
- 有很強的數學、統計和編碼能力
- 幫助識別機器學習的趨勢
- 根據數據趨勢進行預測
- 編寫代碼以輔助數據分析
數據分析師和科學家的角色是緊密結合在一起的，但是，他們的優勢和職責往往會隨著組織的不同而變化。
數據分析師薪資趨勢
在申請工作之前，最常考慮的因素是與之相關的薪水。這個領域的薪水往往根據角色、技能、地點和許多其他特征而有所不同。
以下是印度數據分析師/科學家就業趨勢需要注意的幾點:
- 在這一領域，印度貢獻了全球6%的職位空缺。
- 印度的數據科學和分析工作崗位總數相當於9.7萬個。
- 97%的工作是全職的，3%是兼職的。
- 自2018年以來，這一領域的工作崗位增加了45%。
根據PayScale.com的數據，2019年至2020年，印度數據分析師或數據科學家的平均年薪為818,099盧比。據進一步統計，他們的平均獎金總額為100,473盧比，平均利潤分成為36,667盧比。
基於角色的薪水
數據分析師入門級工資
在印度，一個普通的入門級數據分析師/科學家可以賺得差不多Rs 507269每年。這基本上包括沒有什麼背景和技能的初學者。然而，隨著工作的發展，他們的工資曲線呈上升趨勢。
數據分析師/科學家的初級工資
在該領域至少有2年經驗的初級數據分析師/科學家的平均工資為Rs 21957每年。
數據分析師/科學家的高級薪酬
具有相當豐富經驗的高級數據分析師/科學家的平均工資為Rs。18日,21795年在印度。
基於行業的工資
就業行業在影響數據分析師和科學家的工資方麵發揮著至關重要的作用。下麵的表格描述了不同行業的數據分析師和科學家的工資類型。
| 行業 | 年薪(盧比) |
| 消費品 | 1.3米 |
| 金融 | 1.2米 |
| 能源與礦業 | 1.2米 |
| 媒體及傳訊 | 1米 |
| 企業服務 | 1米 |
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數據分析師薪資
根據你所處的位置，你的數據分析師薪水可能會有所不同。與國內其他地方相比，有些城市可能會提供更高的薪水。
如果你在卡納塔克邦的班加羅爾工作，是一名數據分析師，你的平均工資可能比全國平均工資高出18.7%。哈裏亞納邦古爾岡的一名數據分析師的收入可能比全國平均水平高出6.7%，比馬哈拉施特拉邦浦那的全國平均水平高出3.8%。印度數據分析師工資最低的城市可能是孟買。這比全國平均工資低7.7%。金奈的房價要低7.2%，而新德裏則低6.2%payscale．
如果你住在美國，以下是羅致恒富列出的幾個主要地區的薪資情況。
- 華盛頓特區:141645美元
- 舊金山:151,230美元
- 紐約:149,633美元
- 芝加哥:132060美元
- 鳳凰:125670美元
- 波士頓:142710美元
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