數(shù)據(jù)分析行業(yè)真的快飽和了嗎？

首先，我們先說結(jié)論：數(shù)據(jù)分析行業(yè)的崗位需求程度兩極分化嚴(yán)重，低端市場的需求下降嚴(yán)重，接近飽和，而高端市場對于數(shù)據(jù)人才卻供不應(yīng)求。

十年前的數(shù)據(jù)行業(yè)

十年前，你只要學(xué)個(gè)SQL和Python就可以出去找數(shù)據(jù)分析相關(guān)的工作了，那時(shí)候企業(yè)對大數(shù)據(jù)的需求旺盛，稍微找個(gè)跟大數(shù)據(jù)沾邊的人都可以來應(yīng)聘，那段時(shí)期可以說是數(shù)據(jù)分析的黃金時(shí)代。

最近兩年，數(shù)據(jù)分析師崗位的需求有所下降，還是有越來越多的同學(xué)紛紛跳到轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的隊(duì)伍中，但是會(huì)有的同學(xué)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)行業(yè)遠(yuǎn)沒有網(wǎng)上和培訓(xùn)班說的那么“美好” ，這些同學(xué)跟著網(wǎng)上的教程去準(zhǔn)備學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的技能后去投遞簡歷，發(fā)現(xiàn)連小廠的offer都難求，甚至面試機(jī)會(huì)也渺茫。

大家可以去招聘網(wǎng)站看看數(shù)據(jù)分析崗位的調(diào)查報(bào)告，2020年數(shù)據(jù)分析崗位數(shù)量是呈下降趨勢的，數(shù)據(jù)分析的初級崗位大幅下滑減少的，可以說這個(gè)崗位是已經(jīng)飽和了，轉(zhuǎn)行的同學(xué)紛紛扎堆在初級崗，競爭十分激烈。

而數(shù)據(jù)分析的中高級以上崗位的還是挺多的，人才難求，因?yàn)槠髽I(yè)都想找有（項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、相關(guān)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)、大廠）經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析師，所以說，想轉(zhuǎn)行的同學(xué)需要更認(rèn)真的面對，我們上面說學(xué)學(xué)SQL和Python就能找工作的時(shí)代已經(jīng)過去了。

數(shù)據(jù)行業(yè)整體情況

首先，我們要明確一個(gè)現(xiàn)狀：

任何一個(gè)成熟的行業(yè)的需求都最終都將呈現(xiàn)為二八分布

關(guān)于二八分布的知識我們曾經(jīng)在課程里講過，這是由市場資本決定的，無論是整個(gè)市場還是整個(gè)公司，資源是永遠(yuǎn)都會(huì)產(chǎn)生傾斜的。

而對于整個(gè)行業(yè)來說也是同樣的，資源永遠(yuǎn)都趨向于前20%的分類中。一個(gè)行業(yè)從興起到成熟一定會(huì)經(jīng)過下面這三個(gè)階段：

第一階段：野蠻生長期，下游行業(yè)開始蓬勃發(fā)展，這時(shí)候行業(yè)大部分發(fā)展貢獻(xiàn)來自于后大部分80%的企業(yè)，整個(gè)行業(yè)處于野蠻生長；

第二階段：大浪淘沙期，市場總資源是有限的，不可能任由所有企業(yè)都進(jìn)行蓬勃發(fā)展，這個(gè)階段市場開始慢慢有序發(fā)展，一些低效的企業(yè)將被淘汰，一些高效企業(yè)開始嶄露頭角，整個(gè)市場呈現(xiàn)百家爭鳴的現(xiàn)象。

第三階段：壟斷穩(wěn)定期，在第二階段嶄露頭角的企業(yè)因?yàn)閾碛懈玫馁Y源來產(chǎn)生更強(qiáng)的競爭力，隨著競爭力的增強(qiáng)而擁有更多的資源，因此呈現(xiàn)出強(qiáng)者愈強(qiáng)、弱者愈弱的情況，最終市場資源會(huì)產(chǎn)生壟斷；

我們可以把任何一個(gè)新興的行業(yè)代入進(jìn)去，比如前幾年的直播行業(yè)，直播行業(yè)剛出現(xiàn)的時(shí)候真的是雜草叢生、遍地開花，隨后經(jīng)過了大浪淘沙，直播行業(yè)很快呈現(xiàn)出了二八法則的狀態(tài)。

那么二八法則放到數(shù)據(jù)分析上也是正確的，數(shù)據(jù)分析行業(yè)從剛開始興起經(jīng)過了差不多十多年的發(fā)展，到現(xiàn)在整個(gè)行業(yè)基本上是從第二階段向第三階段發(fā)展的過程，也就是數(shù)據(jù)分析行業(yè)開始注重效能，整個(gè)階段的特點(diǎn)是什么呢？

企業(yè)的崗位需求開始迅速減少，從對于低端人才的需求轉(zhuǎn)化為對于高精尖人才的需求。所以，說飽和是不對的，當(dāng)然說不飽和也是不對的。

數(shù)據(jù)行業(yè)的崗位情況

我們直接說幾個(gè)結(jié)論：

1、一線城市是需求最大的，北上廣深杭，其實(shí)主要是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)主要集中于這些城市，因此需求會(huì)大一些，目前來說這些城市的飽和程度也不算是特別高；

2、學(xué)歷上看要求不大，其實(shí)按照我們公司的要求，我們對于比較低級的取數(shù)員這些崗位是只要求大專以上，對于業(yè)務(wù)分析這種是要求本科以上，研究生和博士生幾乎是沒有的，像碩士博士這些人如果學(xué)數(shù)據(jù)分析，一般也不會(huì)做我們這種業(yè)務(wù)分析，一般都深造學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)，搞科研、研究所或者去大公司做數(shù)據(jù)科學(xué)家，所以其實(shí)對學(xué)歷要求不高。

3、工作經(jīng)驗(yàn)需要強(qiáng)烈，因?yàn)檎f實(shí)話大多數(shù)公司找的數(shù)據(jù)分析崗位都很低級，要么就是找應(yīng)屆生，要么就是找轉(zhuǎn)行的人，所以對于工作經(jīng)驗(yàn)要求不高，平均工資也不是很高；除此之外最常見的業(yè)務(wù)分析崗一般都要求1-3年的工作經(jīng)驗(yàn)。

4、企業(yè)類型上看，民營、國企和合資企業(yè)是需求量最大的，但是從平均薪資上看，可能很多人就會(huì)大跌眼鏡，其實(shí)國企和事業(yè)單位的平均薪資是高于民營企業(yè)的，這個(gè)跟程序員是不同的，因?yàn)閲?yán)格意義上講，我們不屬于技術(shù)工種，而是賦能工種。

5、從行業(yè)上看，互聯(lián)網(wǎng)、電商、計(jì)算機(jī)、金融、零售、電信是需求量最大的，這是毫無疑問的，同時(shí)我們也能看到制藥、交通、物流、家具、運(yùn)輸這些傳統(tǒng)行業(yè)也是很有市場的；

6、必備技能上看，SQL和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)是要求最多的，而從工作內(nèi)容上看，深入理解業(yè)務(wù)是最多的。滿足崗位需求所需的技能：SQL、Python、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、業(yè)務(wù)知識。

最后我們再來回答開頭的問題，數(shù)據(jù)分析崗位已經(jīng)飽和了嗎？

數(shù)據(jù)分析低級崗位的門檻是很低的，內(nèi)容也只是做取數(shù)之類的基礎(chǔ)工作，所以飽和程度非常大；數(shù)據(jù)分析的高級崗位需求量大，但是對行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的要求非常高，所以呈現(xiàn)出兩級分化的狀態(tài)。