2022数据分析师、软件测试工程师哪个发展前景会更好一些呢？

lsekfe

很多同学私聊问我数据分析师到底值不值得深耕，尤其是一些刚毕业的，或者是一些想转行的同学。
　　那今天，我就系统讲一下，2022年数据分析师前景问题。
　　1、2022年，还适合进入数据分析行业吗?
　　其实数据分析不是行业，他是一项技能，或者说一个岗位。
　　什么样的行业需要这个岗位呢？
　　答案是：几乎所有行业都需要这个岗位！
　　汽车、金融、电信、零售、食品、贸易、互联网等等，全都需要这个岗位。
　　当然了，每个行业对数据分析师的要求其实是不一样的，所需要的技能也有所偏重。
　　甚至同一个行业内，比如金融行业，证券、银行、互联网金融、地下钱庄、第三方信用机构、催收公司……差别都是天上地下。甚至一个细分行业，比如银行，内部的总行、分行，个人银行与对公业务，信用卡中心，都差别巨大。
　　更不要说：互联网行业，在2022年，没有哪个行业不是互联网行业。几乎所有行业都有电商、新媒体在做，几乎所有传统意义上互联网公司，都有线下业务(生鲜、O2O)在做。行业的边界非常模糊。
　　因此，想要2022年混的好，第一重要的事是认真仔细研究就业市场，看清楚每个公司具体业务特点。而不是装着诸如“互联网行业遍地黄金人人年薪百万”“我在催收公司统计表格也是金融行业数据分析师了”这种幻想，自己骗自己。切记切记。
　　2、想要转行到数据分析可能吗？
　　转行的话，最好之前有这部分工作的积累，比如有些工作天生就需要数据分析，所以你也就有了数据分析的基础，有些就远了点。

又比如说，有的行业天生就要接触很多数据。因此个人能力积累多，有的个人能力积累少。

　　我觉得这个各位自己就会有感觉，自己平时用不用数据分析，自己平时接触数据多不多，数据分析用了什么工具，数据分析用了什么方法，分析到了哪一层等等。

个人条件上，数据技能懂得多，年龄在24-29岁之间，计算机专业，有从业经验，hadoop、spark、java、python啥都会的，这样的同学是非常适合这个职位的，可以做到丝滑转行。
　　3、什么样的人适合做数据分析?
　　·想改善工资的，最好量化想从多少提升到多少
　　· 想不加班的，考虑好能接受的薪资底线
　　· 想找升职机会的，考虑好是否能带下属，带项目
　　· 想找行业风口的，考察好具体的业务类型，发展趋势
　　有了清晰的目标，再去找对应的岗位和公司，再看能不能面成，试几次自然知道适不适合。这个其实也和数据分析类似，不去做ABtest，光坐而论道地分析，怎么都出不了结论。况且，找工作是个相互看对眼的过程，你想看人家，人家不见得看得上你呢。
　　当然有些同学会说：“就不能毕其功于一役，21天0基础进入头条年薪百万!一炮搞掂!”额，想法很好，但是能不能实现，这个问题下边单独说。
　　4、在这个行业就能高薪吗？
　　这个问题才是各位最想知道的吧。
　　工资高，门槛低，这两件事其实不太好并存。
　　因为如果门槛低，那很多人都会去做，去的人多了，供需关系变化，工资自然也就会降下来。
　　工资高的，一定是需求大，而社会上人才少的职业。
　　所以呢，高薪的数据分析师，门槛都不低。想进大厂的人多了去了，单纯拼背景，拼经验，拼资历就能刷下99%的人，根本轮不到拼技能。
　　门槛低的数据工作，前途都很渺茫。只是做个统计、拉个数、平时没人搭理的数据专员遍地都是。
　　数据分析和数据科学不是一个工种!技能树完全不同。而且数据科学比数据分析还要内卷，基本上都是毕业生里挑最顶尖的。
　　毫无工作经验，同时又没有过硬的背景，那该怎么办呢？
　　那只能是自己网上学习了。
　　5、学会数据分析就能立足公司了吗？
　　完全不是！
　　所谓数字化转型，是由数字化生产线、数字化媒体、数字化互动渠道，数字化营销方式等一系列系统与基于系统衍生出的运作方式，所结合成的一个整体。不是以前张嘴说：“我觉得”，现在张嘴说“我看了个数”就是数字化了。
　　在这个体系里，利用数字技术改造传统生产线，创新媒体与互动形式，基于数据开展管理、策划、执行，都远远比“分析一个数”重要的多。数字本身的价值，要远超过分析。
　　所以，即使是数字化时代，数据分析还是个支撑岗位，还是个辅助角色，还是个可以在企业经营不善的时候首先被炒掉的工种。数据驱动业务，指的是：“老板用数据驱动业务”，不是说你跑个数写个ppt，销售、运营、供应链、营销的各部门总监、经理们就对你俯首帖耳的。想太多了，被人呼来喝去催着要数才是常态。
　　但是如果你学会了数据分析的最后步骤，也就是报告输出，和指导意见输出，那就不一样了。
　　此时的你不再是被呼来呼去。你的报告和建议是指导业务发展，去指导其他同事工作的，这样的你才是最有价值的。
　　6、那么，想要做靠谱的个人成长计划，怎么办?
　　面对2022年最该干的事，就是停止听各路人马瞎说。
　　找工作之所以叫“找”工作，就是你得找，才有工作。为啥不叫“吹”工作，因为光听别人吹咋面试没用。为啥不叫“学”工作，因为学是学不到头的，不去认真收集信息，不去匹配要去，光指望学，永远学不完。
　　就像数据分析，第一步是采集数据一样，做求职准备，第一步是认真收集目标信息，收集越多越好。就像数据分析要做Abtest一样，收集差不多就得去试试，记录过程，分析问题，这才是合理的数据分析师该有的素质。
　　脚踏实地地思考，认真地收集事实和数据，具体问题具体分析，才是破局的正道。也才是一个合格的数据分析师该有的基本素质。如果连这点都做不到，张口没有事实和数字，满嘴都是“我觉得”“我听别人说”“我以为”“本来不该是”……那真的，这个性格不适合做数据分析哈，哈哈。