作者 | Nick Kolakowski
译者 | 平川
策划 | 陈思
数据分析师可以决定成败。但是，数据分析师的平均工资是否与其职位对组织的实际重要性相匹配呢？这是一个非常复杂的问题。
本文最初发布于 Dice.com，由 InfoQ 中文站翻译并分享。
普通数据分析师的工资是多少？那些具有丰富经验和技能的数据分析师又能挣多少钱？
数据分析师在许多组织都是重要的成员。高管们根据数据分析师的工作成果，对企业的总体方向做出重要决策。在团队层面，数据分析师还提供一些有价值的见解，让开发人员、工程师和其他人可以据此做出短期决策。
换句话说，数据分析师可以决定成败。但是，数据分析师的平均工资是否与其职位对组织的实际重要性相匹配呢？这是一个非常复杂的问题。
在我们开始之前，将数据分析师与数据科学家以及数据工程师区分开来是很重要的。有些人将“数据科学家”和“数据分析师”视为可互换的术语，他们的角色确实有一些重叠，例如，两者都使用一些相同的工具向各自的受众传递见解。然而，数据分析师往往专注于规模较小、更具战术性的问题，而数据科学家往往被分派去处理更具战略性、更长期的挑战。（相比之下，数据工程师则完全不同；他们的任务通常是构建和维护数据分析师和数据科学家所依赖的数据基础设施。）
基于此，我们开始数据分析师工资的分析。
数据分析师的平均工资是多少？
根据 Burning Glass（收集和分析全美招聘信息）的数据，数据分析师的平均工资为 78676 美元。但是，正如我们下面的分析，教育水平和经验会对收入产生根本性的影响。
对数据分析师而言，最有价值的技能是什么？
普通数据分析师可能会止于使用下面的工具组合：
Postgresql（一个开源关系型数据库管理系统）
RapidMiner（许多公司都在使用的数据科学平台）
Knime（一个分析平台）
Datawrapper（一个创建图表和可视化的在线工具）
Tableau（另一个可视化工具）
SAS Sentiment Analysis
Google Fusion Tables
Apache Hadoop
通用数据分析师也知道如何使用 R 和 Python，这是目前数据分析编码的两种首选编程语言（记住，R 更多的是 一门学术和研究项目语言，而 Python 的普遍性和可扩展性 使其成为商业活动的语言选项）。SQL 和数据库技术的知识也很关键。
根据 Burning Glass 的报道，许多数据分析师的工作岗位也要求具备一些“软技能”（例如，沟通、换位思考）。以下是一些在职位描述中最常出现的技能：
专业技能基本技能
- 业务分析沟通技巧
- 业务流程微软 Excel
- 项目管理团队合作精神
- SQL问题解决能力
- 客户服务计划能力
- 数据分析写作能力
- 预算研究能力
数据分析师技能（来自：Burning Glass）
数据分析师需求大吗？
根据 Burning Glass 的数据，未来 10 年，数据分析师的工作预计将增长 14.3%，这表明数据分析师的岗位需求会一直保持在一个相当高的水平上。此外，目前填补数据分析师职位空缺的时间是 34 天，这表明当前对该职位的需求也很高。
然而，请记住，广义的需求水平并不意味着很容易找到工作。正如数据科学家市场的情况，高需求可以转化为更多的学生决定进入某个特定领域。进入这个领域的人越多，入门和中级职位的竞争就越激烈。随着竞争的加剧，让你真正与众不同的是你的技能；雇主将只会为那些拥有恰当的知识和经验组合、能够实际完成工作的数据分析师支付最高报酬。
数据分析师的报酬高吗？
如前所述，数据分析师的工资在很大程度上取决于经验和受教育年限等因素。我们先来看后者，以下是 Burning Glass 按教育程度划分的数据分析师的工资：
受教育程度25 分位中位数75 分位
- 副学士470006100075000
- 学士630007700092000
- 硕士630007700096000
数据分析师工资（按受教育程度划分，单位：美元，来源：Burning Glass）
令人意外的是，许多拥有学士学位的数据分析师其收入与他们拥有硕士学位的同事大致相当，至少在 25 分位之前是如此。
现在，让我们看看经验：
经验25 分位中位数75 分位
- 2 年以内510006400079000
- 3 到 5 年620007400088000
- 6 到 8 年8000092000106000
- 9 年以上8200096000111000
数据分析师工资（按经验划分，单位：美元，来源：Burning Glass）
正如科技行业（以及其他行业）的许多职位一样，经验越丰富往往薪水也越高。不过，有经验的数据分析师需要保持技能的更新，特别是在分析工具快速发展的情况下。
有高学历才能成为数据分析师吗？
根据 Burning Glass 的数据，约 90.2% 的数据分析师职位要求学士学位，这表明绝大多数数据分析师不需要高学历就能找到一个有前途的职位。
但是，学位只是受教育程度的一部分。数据分析师需要认证吗？虽然有些雇主确实需要，但并不是每个职位都需要。以下是一些很受欢迎的数据分析师证书，它们可以帮助你在申请新职位时脱颖而出（或者让你在谈判中能够在当前的工资基础上获得大幅加薪）：
CCA 数据分析师
SAS 认证数据科学家
美国数据科学委员会认证
Microsoft MCSE：数据管理与分析
与许多科技职位一样，雇主也非常看重经验和技能。不管你的学位是什么，面试过程都会涉及评价，以确定你是否能执行所需的分析。
此外，面试官几乎肯定会 考察你的“软技能”，因为数据分析师的工作有很大一部分涉及与其他利益相关者进行有效地沟通，并确保获得认可。下面是一些例子：
与利益相关者的沟通是否顺畅；
是否可以熟练使用各类数据分析软件；
他们的数据分析项目所采用的方法；
他们如何应对压力（如竞争）；
他们喜欢数据分析的原因。
对于这个岗位，能够从经验中得到答案至关重要。即使你是数据分析领域的新手，你仍然可以着重介绍你所学到的知识和你所从事的独立项目，以此证明你有能力处理数据以获得见解。
