字节跳动数据分析应届毕业生薪资 以字节跳动为例

hello大家好，我是城乡经济网小晟来为大家解答以上问题，字节跳动数据分析应届毕业生薪资，以字节跳动为例很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

随着大数据在各类场景中被广泛应用，人工智能快速发展，数据分析开始越来越多地被行业所关注，数据分析师也成为了大热的职业。复旦大学管理学院职业发展中心（CDO）邀请两位职业导师——字节跳动高级数据产品经理王文开、字节跳动数据科学专家方桢，与大家聊一聊关于数据分析的那些事。

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Q：企业的数据分析团队是什么样的？

王文开： 以我所在的团队为例，我们是商业产品中的数据科学团队。我们的目标是实现数据驱动决策，让数据可以产生真正的商业价值。我们的价值观，第一就是正直中立，因为数据分析团队是一个横向的跨业务团队，当我们希望可以通过分析数据来解决一些问题的时候，保持中立的态度是非常重要的；第二是要坦诚务实，因为数据分析工作很多时候其实还是非常枯燥的，需要有一个务实的态度不断去挖掘数据，才能真正找到数据的价值，解决业务问题。

Q：什么是数据产品？

王文开：

在数据基础层，数据产品主要集中在数据开发平台和数据管理平台。

（可点击查看大图）

在平台工具层，数据产品包括可视化平台、取数平台（针对运营和销售的取数工具）、建模平台（面向对数据有处理能力的高阶用户）、预警报警平台（对于指标设立规则，制定阈值、算法等的规则）、分析归因平台（针对指标波动的归因，需要数据科学家和数据产品经理合作解决）。

在应用决策层，数据产品会更贴近实际的应用场景，包括实验平台（版本的上线，开展实验对比新老策略的效果）、增长平台（比如预估潜在价值）、诊断平台、画像平台等。

具体来说：

Q：当一名数据分析师需要哪些能力？

方桢：

我列举4种和数据分析相关的能力，而每个不同的职位都会对应其中的不同能力，建议大家可以为自己的能力打个分，了解自己擅长什么、感兴趣的是什么、需要提升的又是什么。

最好的状态就是你所在职位需要用到的2-3种能力都能打到6分，然后再根据自己的兴趣去加深其中的1-2种技能，把6分提升到9分，这样就会慢慢成为这个领域中的专家。

Q：独立的数据部门和业务部门中的数据分析师，在要求和技能上有什么区别？

方桢： 每一个部门DS的本质工作都是相同的——寻找规律、驱动决策、完成目标。区别在于所在的部门和自己要达成的目标或许会有不同，目标不一样就导致要思考的逻辑、路径、手段也不一样。但其实你获取的数据是一样的，所以在专业技能上，数据基础技术不会有特别明显的差异，可能只是某些技能用得多，某些技能用得少的区别。无论是哪一种数据分析师，只要你分析的结果能够驱动做决策的人去做决定，那么这就是一位数据科学家的价值所在。

Q：对数据分析师的职业发展有什么建议？

王文开：

做到独当一面：先从单一模块到多个模块（单模块做好了之后，再去负责其他模块），最终对数据产品整体有一个比较好的了解。

思考业务价值：需要思考自己做的对业务有什么价值，比如可视化平台有很多报表，提供给业务方的话，对他们有什么价值？是否能够有效地让一些点子落地？能否通过数据分析反向引导业务发展的方向？

做到理解业务：除了数据产品工作之外，还需要对商业产品的业务有比较好的了解，知道业务部门的问题和痛点。平时多关注所在行业发生的事，做到有前瞻性的洞察。

Q：如何理解和积累数据分析师的Business Sense？

方桢：

Business Sense是一种快速业务逻辑洞察的能力，你需要非常快地知道这个业务逻辑是什么。

首先，你需要知道，你的业务目标是什么。一定要清楚，你进行这些数据分析是为了什么，有时候业务目标没有那么明确，就需要你自己去思考业务部门的逻辑和需求。

第二，有了目标，要怎么来达成这个目标？需要思考当前业务的产品、运作、规划，与业务目标之间的逻辑线条是怎么建立的。举个例子，比如你是百度百科，那你要怎么赚钱，这中间有怎样的商业逻辑？

第三，知道达成目标的步骤。有很多思考的逻辑框架值得参考，我使用得比较多的是思维导图，它可以层层抽丝剥茧，让你了解每一条链路如何展开。其他相关的逻辑框架还有金字塔原理、MECE原则等。

Q：在校大学生如何培养互联网商业思维？

方桢： 互联网产品不外乎就是用户增长和变现这两大视角，想要培养自己的互联网商业思维，可以从身边经常使用的互联网产品入手，去思考这款产品是怎么实现这两个目标的。例如，你看B站，那么你就可以思考如何成为一个头部的UP主；你使用百度百科，那么你就可以思考百度要如何通过这款产品获得收益。

本文就为大家讲解到这里，希望对大家有所帮助。

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