今天给各位分享tiktok数据分析岗位怎样的知识，其中也会对数据分析这个职业怎么样进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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数据分析这个职业怎么样
1）数据分析这一岗位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州成都等新一线城市，如果我们将来去这些城市找工作，可以提高你成功的条件概率。
2）从待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择，北京、上海略低于深圳，也是很好的选择。
3）数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年。对于数据分析师来说，5年似乎是个瓶颈期，如果在5年之内没有提升自己的能力，大概以后的竞争压力会比较大。
4）随着工作时间的增长，数据分析师的薪水也呈现不断增长的趋势，当工作时间在10年以上，其收入水平已经相当可观了。
数据分析师这个工作累吗需要经常加班吗
不是很累，数据分析师最主要的重心在于“分析”，分析运营数据转化为企业决策的动力。当然数据分析师，还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来，无论是饼状图，曲线图，柱状图等等。关于加班，如果工作仅局限于机械化的数据分析工作，那么，面临的选择可能会有“加班”。
tiktok员工待遇
据美国劳工部的文件显示，薪资披露数据中雇主所开的工资是企业在外国劳工认证申请表中证明属实的最低工资，用以支付给特定岗位的员工。工资是根据每个特定的岗位、行业和具有类似资格的相似雇员拿到的平均薪酬来支付的，这个平均薪酬称为“普遍工资”。
9公司可以选择向雇员支付的薪水超过该披露数据中体现的数额，或者以其他方式（比如通过股票期权和补助金）给予补偿。比如说，TikTok还向其在美国的一些雇员提供股票期权，作为另一种薪酬来源。
以下是字节跳动和TikTok在2020年为从事关键岗位的永久性和临时性（H1-B）员工提供的薪水：
产品和工程
基本薪水在8.9万美元至28万美元
（60万～191万人民币）
TikTok和字节跳动为从事产品和工程岗位的永久性和临时性（H1-B）员工提供的基本薪水每年在89900美元至280000美元，覆盖的岗位类似如下：
软件工程师：89900美元至280000美元
产品/用户体验设计师：120000美元至180000美元
数据工程师：145000美元至256800美元
高级软件工程师：160000美元至264000美元
高级后端软件工程师：195000美元至240000美元
数据科学和研究
基本薪水在12.5万美元至30万美元
（85万～205万人民币）
TikTok和字节跳动为从事数据科学和研究岗位的永久性和临时性（H1-B）员工提供的基本薪水每年在125000美元至300000美元，覆盖的岗位类似如下：
高级数据分析师：125000美元至160000美元
数据科学家：128000美元至200000美元
研究科学家：138000美元至200000美元
高级数据科学家：228000美元
首席研究科学家：300000美元
面向创收的岗位
基本薪水在5.1万美元至25.2万美元
（34.7万～172万人民币）
TikTok和字节跳动为从事面向创收岗位的永久性和临时性（H1-B）员工提供的基本薪水每年在51000美元至252000美元，覆盖的岗位类似如下：
内容协调员：51000美元
商业产品公关专员：70000美元
企业客户内容策略师：89400美元
创收高级经理：100000美元
创收战略和运营经理：168000美元
品牌合作关系经理：129000美元至145000美元
产品战略专员：150000美元
贴标许可和合作关系高级经理：225000美元
核心广告高级产品经理：240000美元至252000美元
总体岗位
基本薪水在49920美元至30万美元
（34万～205万人民币）
总体而言，TikTok和字节跳动在此期间为永久性和临时性（H1-B）员工提供的基本薪水每年在49920美元至300000美元。
整个公司的工资中位数大体相似。据来自54份外国劳工证书申请表的数据显示，TikTok的年基本薪水中位数每年约175000美元。据来自187份申请表的数据显示，字节跳动的年基本薪水中位数每年约160000美元。
其他关键岗位包括：
2D美工师：80000美元
音频工程师：80000美元
人力资源业务合作伙伴：90000美元至168000美元
同声传译员：74000美元至141000美元
大家觉得数据分析师这个岗位怎么样
1）数据分析这一岗位，有大量的工作机会集中在北上广深以及杭州成都等新一线城市，如果我们将来去这些城市找工作，可以提高你成功的条件概率。
2）从待遇上看，数据分析师留在深圳发展是个不错的选择，北京、上海略低于深圳，也是很好的选择。
3）数据分析是个年轻的职业方向，大量的工作经验需求集中在1-3年。对于数据分析师来说，5年似乎是个瓶颈期，如果在5年之内没有提升自己的能力，大概以后的竞争压力会比较大。
4）随着工作时间的增长，数据分析师的薪水也呈现不断增长的趋势，当工作时间在10年以上，其收入水平已经相当可观了。
数据分析工作怎么样
我带过BI团队，大数据也是我的研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
整体上说数据分析工作还是有一定压力的，但是与传统软件研发比较起来还是稍微轻松一些，因为数据分析在大多数情况下只是完善与否，很少会出现项目失败的情况，大部分数据分析都是基于平台工具完成的，只要在数据提取时没有出现逻辑性错误，一般来说数据分析都能顺利完成。但是数据分析比较琐碎，涉及到的细节非常多，也需要足够的耐心，数据分析对数据库知识的要求比较高，其他方面的要求就是工具的熟练程度和对业务的了解。
一般来说数据分析的工具有很多，传统的excel就是一个比较基础的数据分析工具，excel能完成很多比较初级的数据分析任务，也可以通过设定表达式完成一些计算。所以数据分析工程师的第一步往往是掌握excel的使用。
对专业的BI团队来说，数据分析的工具则要更加专业一些了，Oracle、IBM都有专业的BI平台，另外最近几年国内的数据分析平台也有很大的进步，虽然在处理效率上比国外产品慢一点，其他本土化的功能还是非常实用的。
未来随着大数据的发展，数据分析的岗位将迎来大量的人才需求，大量的企业都需要有专业的数据分析人才，所以未来数据分析的就业前景还是比较好的。从我的个人角度来说，数据分析还是有一定乐趣的，通过数据分析你能发现生活中的很多有意思的情况，比如在餐饮娱乐领域就有很多有意思的数据分析结果。
我的研究方向是大数据和人工智能，我在头条上会陆续写一些这方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
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