王健林又头大了！身边17年老臣竟是万达最大“蠹虫”，藏得好深！王健林又头大了！身边17年老臣竟是万达最大“蠹虫”，藏得好深！卫士蓝人力资本百家号林子大了，什么鸟都有。这便是万达此次突生异变的真实写照。近日，在北京朝阳区建国路上的万达总部遭遇了一场异变。两名万达高管因涉嫌利用职务便利谋取私利，当着万达众多员工的面儿被朝阳警方带走。万达一直是房地产界的“网红企业”，旗下员工数量在十万左右，存在利益熏心的员工谋取私利，也在意料之中。但是之所以称之为异变，是因为此案共牵涉万达区域公司、集团公司20余人，大多身居要职。其中仅集团高管个人非法所得金额已高达千万，因此此事件也被定性为一起恶劣的高管群体作案。而这些涉嫌贪腐的高管中，涉及到的最高职位是已在万达任职17年的集团总裁助理高斌，目前已出逃美国。其次便是被警察带走的尹建武和金震，二人分别任职万达集团中区营销副总经理、总经理职务。据在场人士称，二人被警方控制时似乎早有准备，面部神情镇定，未见慌乱。有万达内部人士向卫士蓝高端猎头透露，这些高管群体之间互相传统，放宽对项目的审批权，将房子以低价卖给销售公司，销售公司再高价卖出，从中赚取差价。但事实上，销售公司仅仅是个空壳，房子转卖后的销售团队仍是万达原有的销售团队，只是这样更容易操作一些。据悉，王健林对此高度重视，要求彻查此事，从严处理，“一次查出涉案这么多钱，工作这么多年得贪多少钱。”目前，万达已将主要嫌犯交由司法部门处理，其余违规操作的基层员工已经被开除。虽说万达此次反腐其审计队伍发挥着调查真相的重要作用，但是终究只能算事后算账。为什么万达当初选拔、招聘人才的时候，不对其能力、品行均进行严格考核呢？这样就可以将一些“心存异心”的人才提前挡在万达的大门外，更没有机会形成这样一个贪腐的高管团队，也就避免了十几年来产生的难以估量的损失。其实，这也不能完全怪万达选人不利。这些高管要么是万达内部选拔的人才，要么是通过猎头猎聘而来，必有其过人之处。想要完全了解他们的能力与品行，必须对其进行全面的人才解析及背景调查，而一般企业的HR是不具备这个能力的，只好委托猎头来操作。而能够将人才解析及背景调查做的滴水不漏的猎头，可谓是少之又少，甚至不少低端猎头为了达成交易还会伪造人才背景及简历。只有拥有数年，甚至十几年猎头经验，人脉广泛的高端猎头才完全有能力承担其这样的任务，卫士蓝高端猎头的“三维六面测试法”是目前业内较为科学的人才解析方法。所以，万达在内部掀起反腐滔天巨浪时，也该好好“审计”一下为其输送人才、识别人才的猎头公司了。另外，万达此次的反腐时间也为各行各业的企业老板们敲响了一个警钟。此前南京万达女高管跳楼事件，反应出了万达内部高管们的工作强度之高及压力之大。然而这并不是仅存于万达的个性问题，而是众多企业的共性问题。人都是有功利心的，企业高管也不例外。高压之下，功利心就像一把双刃剑，能逼人前进，也会让人误入歧途。如何做到高压与利益之间的平衡，创造更利于激发高管潜力，防范贪腐事件的工作环境，将是各大企业不得不思考的问题。企业高管一般是“一个萝卜一个坑”，万达此次反腐可谓是打下了一个小型的高管团队，灭掉的那是一片“萝卜地”。王健林要想重建这片“萝卜地”，找人“填坑”，可要三思而后行了。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。卫士蓝人力资本百家号最近更新：简介:中国十大专业猎头机构，高端猎头服务品牌作者最新文章相关文章中高层管理策略：以人为本中高层管理策略：以人为本国芳爱美丽百家号“得民心者得天下！”一个优秀的企业必定是非常关注也非常关心中高层管理者的。中高层对企业是否忠诚，首先影响的就是员工对企业是否忠诚。因此对待中高层管理者，首先要时刻了解他们的心理需求，帮助承担或解决他们的烦恼，为他们全力以赴解除后顾之忧。此外，建立完善的中高层管理人员的招聘渠道对于中高层管理也起着关键的作用。中高层选拔最贵的不是人才，而是庸才。为什么这么说？观点：建立中高层人力资源渠道比招聘人更重要！对于老板而言，要清楚老板首先是人力资源经理，然而现代老板总是会遇到这样的问题：觉得对中高层不满意，但是又不能换，这是谁的责任？这个就是老板的责任。没有一个完善的人才体系，对企业来说是非常危险的。老板绝不能依赖别人，有人可以成就你，有人也可以毁了你!因此老板要做两件事情：1、人力资源渠道建立；2、高级人才的亲自面试，。中高层和公司需要统一价值观，而对高级人才的招聘必须由老板亲自面试挑选。而且，人力资源渠道的建立是做源头，建立一个外在的、强大的人才体系对现有的人才体系形成威慑作用。建立新型的人才招聘机制，拓宽畅通的中高层招聘渠道1、利用现代化信息技术，在网络上刊登招聘广告招贤纳士。2、与猎头公司建立合作渠道，猎头是专门针对中高层的。通过猎头公司来挖掘需要的优秀人才。3、建立老板个人高级人才社会关系。4、建立公司范围的人才推荐奖励机制，提高积极性，形成良性的竞争机制。5、建立候选人培养机制，采用多渠道的方式加强候选人的学习和进修。渠道建立观念：只有富足的人力资源储备，才有不断进化的干部。1、在媒体上刊登招聘广告；当前，媒体广告主要有专门的人才招聘报纸，如《前程无忧》，各地主流媒体上的招聘专版或副刊等。由于报纸仍然是普通大众，也就是求职者了解信息的重要平台，所以这种形式的广告在当地的覆盖面比较广，目标受众接受的概率非常高，不仅可以提升企业在当地的知名度，还可以有效宣传公司的业务，有一举多得之功效。但是这种招聘渠道会吸引到一些很不合格的应聘者，增加了人力资源部门筛选简历的工作量和难度，延长招聘的周期，另外该渠道的费用比较高，特别是选择“抢眼”版位和版式费用会更高。通常，公司是采用这种方式招聘有实际工作经验的社会人员。2、与所有的猎头公司建立渠道；猎头是一种由专业咨询公司利用其储备人才库、关系网络，在短期内快递、主动、定向寻找企业所需要的人才的招聘方式。目前，因为猎头主要面向的对象是企业中高层管理人员和企业需要的特殊人才，其具体操作上是由企业高管直接负责，因此，这种方式看起来比较神秘。正规的猎头公司收费比较高，通常为被猎成功人员年薪的20%-30%。3、建立公司内部人才推荐奖励系统；也称为内部招聘，这种系统在规模较大的企业比较常见，这种方式的特点是费用极低，能极大提高员工士气，申请者对公司相当了解，适应公司的文化和管理，能较快进入工作状态；而切可以在内部培养出一人多能的复合型人才。4、建立老板个人的高级人才社会关系；利用这种社会关系来引荐高级人才。引进人才与现有企业存在一定的关系相似性，基本素质较为可靠，可以快速找到与现有人才素质技能相近的人才。中高层人才标准说到“选人”，自然要问如何才能挑选到各式各样的专业人才为己所用呢？这就要求一个企业领导必须具有敏锐的洞察力，不能以貌取人。什么叫不能“以貌取人&?即不能仅以年龄、性别、专业、学历、阅历等片面或表象的标准作为评判一个人能力高低的尺度，也就是不能戴着有色眼镜或世俗的偏见看人。人不可貌相，海水不可斗量，一个高水平的领导应该透过现象看本质，要善于发现人背后的一些东西——即真才实学的东西。有道是：”山不在高，有仙则名，水不在深，有龙则灵“。此话一点不假。要做到不拘一格选人才，首先要物色一个合格的人力资源部主管来帮助自己实现这个目标，因为用ISO9000来衡量一个人力资源主管是否称职的标准之一便是能否搜猎到形形色色的人才为企业所用。毕竟”尺有所长，寸有所短“，只有做到人尽其才，才能真正发挥人的积极性和创造性。案例：万科职业经理人梯队万科的老总王石说过：“选择一个正确的行业，树立了一个全国知名的品牌，形成了一套规范的现代企业制度，培养了一支成熟的职业经理人队伍，这就是我们的资源。”万科的职业经理人也就是我们所说的中高层管理人员，对于他们，万科有着自己的一套管理方式。从引进人才开始，万科就有一套自己的原则（万科人力资源总监）：万科招人的首要原则就是“德才兼备，以德为先”其次才是看个人专业技能、团队精神、理性思维、学习能力等素质。对于中高层的管理，万科对于职业经理人有五条纲要是必须遵守的，这也是万科管理中高层管理人员的理念所在：万科职业经理人的核心素质，包括工作观念、管理技能、专业能力等；职业经理人的专业化精神；职业经理人的开发和培训，如培训及高级研修。工作效率是职业经理人的核心优势；塑造职业经理人的激情和保持进取的心态。“以人为本”的人才管理理念在万科被发挥得淋漓尽致，极大地增强了万科的团队凝聚力，企业对中高层管理人员的重视和培养，对企业的发展起着非常重要的作用。本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。国芳爱美丽百家号最近更新：简介:小饼如嚼月，中有酥和饴作者最新文章相关文章【何马网人资】猎头曹雪岩起诉《猎场》侵权的背后 是对猎头行业的一腔热血
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来源 | 小道八卦
近年来，IP成为娱乐圈的一个热门词汇。IP，直译是知识产权，更多的是指适合二次或多次改编开发的影视文学、游戏动漫等。IP热本身是一个好现象，但是知识产权被侵犯的案例也在逐年增加。今年6月，热播剧《猎场》剧本因涉嫌抄袭被原作者曹雪岩先生诉至法庭，一时间引起业内哗然。
眼看争论的声音越来越大，曹雪岩先生决定公开出镜，通过客观事实的阐述，为大家还原一个真正的猎头行业。
抄袭反抄袭 孰是孰非
“起诉《猎场》不是因为‘抄袭’，而是因为‘侵犯改编权’，我不是为了出名，只是为了公道。”采访开始时，曹雪岩先生强调：“相信每一位作者都懂得这种心情，没有谁愿意看到自己一笔一字写出来的故事，被署上别人的名字。”
曹雪岩先生本身就是一名有多年经验的资深猎头，深耕行业多年，对猎头这个职业有着一种特殊的情怀。从2004年入行到2014年退出行业，曹雪岩先生从一个初级猎手逐渐打拼成为一个低调、幕后、隐密的优秀猎手，见证了中国的猎头市场逐渐走向成长成熟。看着这么多年行业的迭代变化，抱着对此前工作的情怀与热爱，在退出这个行业后，曹先生打算将自己的经历撰写成剧本，在剧本中展示真实的案例和深度的操作技法，因此，经过数年打磨，曹雪岩先生的剧本《专职猎手》终于完成，为想要从事猎头的职业者们提供一些帮助的同时，也让大家真正领略到这个行业的精彩之处。
直到《猎场》被搬上荧屏，曹雪岩先生才惊讶地发现，自己剧本中的神秘场景和故事，被“改编”
尊重行业 尊重原创
曹雪岩先生透露：“《专职猎手》是一部专业行业剧，里面全是我从业多年的心得，内容由大量真实操作案例交织而成，扣人心弦，是一部几乎没有感情戏的高度对抗的现代商战作品。”
但是经过认真比对，曹雪岩先生发现，《猎场》电视剧虽因为娱乐性添加了大量的情感戏，但是剧中涉及的行业案例，无一例外都能从《专职猎手》中找到原型。再加上主角、配角都与自己的剧本中主角的经历、性格十分相似，这让曹雪岩先生感到十分愤怒。他的愤怒不仅是因为《猎场》对于《专职猎手》的“改编”，也是因为《猎场》对行业的刻画仅仅是冰山一角，但猎头们的职业生活远不止如此。
在《猎场》里，主角郑秋冬入行后一路轻松升级，使用的都是些常人能够想到的简单技法，却都莫名其妙地做出了成功案例。但现实中猎手们的职业生涯却不止于此。猎手们都拥有极敏锐的第六感和极高的情商。他们比求职者看的更远更广，除了新职位发展空间和新公司老板的性格，他们甚至能一眼看出你的简历弱点和跳槽犹豫点，有时候猎头不仅是在为企业寻人，也是在为求职者找到一条更好的人生之路。
但纵观《猎场》，其只是简单讲述了这个行业，却抹去了一些深层次的行业内容。相较于《猎场》，专业猎头的技法之奇、操作之妙是没有深度走进这个行业的人无法想象的。
影视圈的利益风暴
热钱涌入影视圈后，电视剧已经进入了‘批量生产’的阶段。在资本的操控之下，制作方早已不再抱持着‘精工细作’的心态。他们没有时间也没有精力去细细打磨一部作品的细节，最终选择了敷衍了事。如果要制作行业剧，就需要真的深入‘行业’，了解行业的运作规律，而并非只是在宣传时强调‘专业’二字。
从成功的、能让观众记住的行业剧来看，尊重所拍摄的行业、积极传递行业中的职业精神，才能不负“行业剧”几个字。然而如今大部分所谓的行业剧都只把“行业”当作背景，故事还是那些情感故事，精细描绘职场生存现状、深入思考行业发展的并不多，加上专业程度上“想象”太多、常识性错误不断，这不仅仅是对观众不负责，也是对从业者的不负责。
续写IP 揭秘真实猎头
看着自己的心血被编撰，任谁都无法轻易释怀。为了寻回公道，今年5月，曹雪岩先生一纸诉状将《猎场》编剧及出品方告上了法庭。
“不是蹭热度，我只是想让观众们知道真实的猎头行业是怎样的：猎头的行业本质是高端人力资源的范畴，他的业务分为‘寻猎’、‘止猎’和‘反猎’。寻猎——寻人；止猎——猎心；反猎——猎魂。虽然每一个优秀的专职猎手背后都是满满的奇迹，但他们头上却从未有过一丝的光环。这是猎头本身职业特点决定的——低调、幕后、隐密。”
在猎头行业从业多年的曹雪岩先生身上也能看出这样的特质——低调、幕后、隐秘，为了讨回公道，平息网上的“碰瓷”舆论，他在诉求里很明确地将经济赔偿的诉讼请求改为了一块钱。
“借鉴”已成为一种常态
从国内大环境来说，影视剧抄袭的维权向来比较麻烦，原作者起诉的案例其实并不多，一般的被抄袭者维权意识较为淡薄且根本没有财力和精力去走法律程序，而且即使上诉了也不一定能胜诉，况且，即使胜诉，获得的赔偿也是少得可怜，绝对及不上抄袭者赚到的，像曹雪岩先生这样用“一块钱”廉价赔偿、坚持行业底线的原作者其实并不多。
在如今商业化的运作中，很多影视剧已成为导演、制片人敛财的工具，作品本身的内涵和所要传达的东西已经不再重要，这也是如今影视界经典作品愈来愈少的原因。在找回公道之外，曹先生也希望能够通过此举引起社会重视和对原创作品和知识产权的保护。
文化产业的本质就是创意，没有创意，这个行业就没有生命力，而复制的资源不仅会有枯竭的一天，更对整个行业以及从业者的良性发展造成不可逆转的伤害。所以，唯有提高原创能力，尊重并保护每一位创作者的知识产权，在公平、公正的环境下，中国影视产业才能长盛不衰、向阳而行。
结合今年国家保护知识产权的战略，笔者认为，影视剧行业的供给侧改革最根本的路径是不断改善自身的圈内环境，保持高水平相适应的创作成本，吸引高端影视人才在圈内积聚，才能推动影视行业的不断进步，获得观众的进一步认可。
潜心创作 以作品立身
美剧、英剧之所以如此受大家欢迎，一方面是因为制作精良，另外一方面是有大量的行业剧出现。剧情中涉及到的行业内容表现非常专业，情节扣人心弦。观众能领略精彩剧情发展同时，专业的内容还能带给人无数启迪。而这样的行业剧正是中国观众需要的，也是目前中国影视产业所缺乏的。在保护知识产权的前提下，希望有越来越多真正的行业剧创作者能够被发现、被欣赏，这样的良性循环，相信也将势必会推动中国影视剧产业更上一层楼。
尽管起诉《猎场》一事轰动一时悬而未决，曹先生还是表示自己的初衷只有一个，就是为了展现猎头行业的精彩，这也是曹先生一直以来的梦想。
说到未来，曹先生也表示自己的心境有了变化，相较于纠纷，精力有限的他现阶段更想专注于自己的剧本创作，《专职猎手》的续集也在紧锣密鼓的筹备当中，希望能尽快出版，满足观众的期待，给真正想要成为猎手的人实际的帮助。
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今日搜狐热点一：那到底什么是数据分析呢?
数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。
其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。
1、明确分析目的与框架
一个分析项目，你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。
基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。
2、数据收集
数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。
3、数据处理
数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
4、数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。
到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现
一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
6、撰写报告
最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。
一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者是更重要的，否则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义，数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析，不能舍本求末。
二：数据分析师职业介绍
做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息：
别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求：1)对相关业务的理解;2)掌握一到二种数据分析工具;3)良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。
数据分析师的职位体系
在传统行业中，数据分析更多存在移动、银行、超市等行业，在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位，也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。在中国也许只在电信的项目中，才会存在真正的意义上的数据挖掘。
数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位：
1、数据分析师
更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次：
1)业务监控：诊断当前业务是否正常?是否存在问题?业务发展是否达到预期(KPI)?如果没有达到预期，问主要问题在哪?是什么原因引起的?
2)建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。
3)行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市场动态，从而及时对战略进行不断优化。
主要技能要求：
数据库知识(SQL至少要熟悉)、基本的统计分析知识、EXCEL要相当熟悉，对SPSS或SAS有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握GA等网站分析工具，当然PPT也是必备的。
2、数据挖掘工程师
更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖掘来解决具体问题。数据挖掘更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。例如：聚类分析，通过对于会员各种人口统计学、行为数据进行分析，对会员进行分类，对不同的类型的会员建立相应的profiling，从而更好的理解会员，知道公司会员是到底如何?高、中、低低价值的会员构成，既可以后期各种会员的运营提供指导，提高活动效率，可以指导公司的营销，例如广告的投放策略。以及用于公司各种战略的制定。
主要技能要求：
1)数据库必须精通。很多时候，你模型的数据预处理，可能完成在数据库里完成，你用到的数据库技巧更高。
2)必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法，例如：SPSS/CELEMENTINE、SAS/EM等，当然如果你会一、二款开源软件，并会写一些程序代码那是最好的，大公司都喜欢用开源的软件，例如：R、WEKA。
3、数据建模师
这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师，更多偏向于中、小数据量，而且其使用更多更多是统计学的方法，而数据挖掘中的例如：决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。
当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更多说使用什么模型，有感觉吗?但是从实务界来看，这二个模型越来越没有明确的分工，一般来说都会二个职位的人都会去学习对方的知识，所以这二个职位有合并的趋势，但在未来几年来，我觉得公司要招人的时候应该还是要有区别的。
新进入数据行业的同学，可以根据自己的背景背景选择相应的职位，学数据、统计学的朋友更多可以偏向于建模师，而计算机特别是写编程出现和同学，可以走数据挖掘工程师，也许适应性更好，但这不是绝对的。
数据分析师的职位级别划分
不同公司对数据分析师的职位划分骚有不同，在一些中小型企业，没有成立独立的数据中心前，数据分析的相关职位往往是在譬如市场部、运营部这些部门之下，通常数据分析成员在2-4人不等。对于一些大型企业，有独立的数据部门的企业，其数据分析团队人员则是十到百人不等，其职位头衔有通俗的总监、经理、主管划分，也有助理、资深、专家之类的划分。下面是一张微博上传的比较火的某集团的数据分析师职位级别划分图表，大家可根据自身的情况对号入座。(下图来自微博阿里的朋友分享)
三：数据分析职业生涯规划
按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以把分析能力划分为以下8个等级。
上面的8级划分源自SAS网站的Eight levels of analytics，由IDMer编译而成，个人觉得其中的8张图片非常形象生动，网友@数据小宇军用两个图表将它们更好地展示出来了：
数据分析师的级别
1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据
虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。
2、数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力
这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可以通过监控系统或者原始的数据，处理得到这些数据。统计学的方法，这批人还是很精通的，统计学的工具，他们也是用起来得心应手，你让他们做一下因子分析，聚类肯定是没问题，各类检验也是用的炉火纯青。他们的不足是：1、如果不告诉他们命题，那么他们就不知道该应用什么样的方法去得到结论了。2、对于数据的处理没问题，但是却没有一个很好的数据解读能力。只能在统计学的角度上解释数据。
3、数据分析师：解读数据，定位问题提出答案
数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师，是能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点的人。往往科班出身的人，欠缺的不是在处理数据上，而是在解读数据上，至于将数据和产品结合到一起，则是其更缺少的能力了。
4、数据应用师：将数据还原到产品中，为产品所用
数据应用，这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。典型的是在电子商务的网站中，用户的购买数据，查看数据和操作的记录，往往是为其推荐新商品的好起点，而数据应用师就是要通过自己的分析，给相应的产品人员一个应该推荐什么产品，购买的可能性会最大的一个结论。国内能做到这个级别的数据人员还真是少的可怜，甚至大部分人员连数据的视图都搞不定，而真正意义上的能数据应用师，可以用数据让一个产品变得更加地简单高效。
5、数据规划师：走在产品前面，让数据有新的价值方向
数据规划师，不能说水平上比数据应用师高多少，而是另外一个让数据有价值的方向。往往在实际的应用中，数据都是有其生命周期的，用来分析、应用的数据也是，这点上，尤其是在互联网公司更加明显，一个版本的更新，可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。数据规划师在一个产品设计之前，就已经分析到了，这个产品应该记录什么样的数据，这些数据能跟踪什么问题，哪些记录到的数据，应该可以用到数据中去，可以对产品产生什么样的价值。
四：数据分析薪酬情况
数据分析相关职位在企业当中，同级别，相比运营等要高20%左右，这里以BAT整体薪酬情况，为大家作一下参考。
三大互联网巨头公司，百度腾讯跟阿里如何划分级别?薪资待遇又有多少?除非身居其位，否则很难探知，但是等你到那个位置知道了，却又不能说，至少不能在公开场合谈论。接下来就为大家揭秘，百度、阿里与腾讯内部的级别划分跟薪资待遇。这是一个群众喜闻乐见却又讳莫如深的话题。
各个公司头衔名字都不一样，级别的数目也不一样;有些扁平，有些很多level慢慢升;有些薪水范围严格跟级别挂钩，有些薪水跟级别没绝对的关系。最近刚好整理了一份「互联网公司薪酬体系架构」内部资料，年底了，上年货，哦不，上部分干货。
最近对阿里羡慕嫉妒恨的同学可不少，知乎上也开起了对阿里的批斗会--2014 年放弃阿里巴巴 offer 的人是否格外多?--个么，就重点先说说阿里吧!
1. 举个栗子。校招不论，单说社招。想知道阿里内部级别和薪资待遇的题主，或许正面临offer选择，就像这位纠结阿里系offer的同学W：
最近刚通过面试，但基本薪酬也是不升反小降。 级别只有P6+，连P7都没有，非常郁闷，打算拒绝算了。小本工作9年了，这算不算loser ?
奇了怪了，阿里系的P6和P7的范围到底是多少?
不过反过来说，阿里系面试还真是有点深度的，通过不易，但拿到这个级别总感觉是否自已混的太一般了。
这样的纠结实在太常见了，都是工作好几年的老程序员了，好不容易动心跳个槽，猎头开始保证得好好的，怎么拿到offer的薪酬却不尽如人意?是自己能力不够，还是被HR/猎头忽悠?
专心做技术的大都是心思单纯之人，却最容易吃亏。知己知彼方可百战不殆，看看对方的级别和待遇，谋定而后动，才能跳得更远，走得更稳。
2. 先看阿里的级别定义：
P序列=技术岗 M序列=管理岗
阿里的非管理岗分为10级
其中P6、P7、P8需求量最大，也是阿里占比最大的级别
前面栗子中郁闷的W同学拿到了P6+的offer，正处于最庞大但又最尴尬的级别中段，至于为什么差一点儿没拿到P7，难道是HR在省招聘费?
哦，江湖传言@Fenng是P7，@鬼脚七是P9，改日向我司隔壁的P9求证。
3. 再看阿里的级别对应薪资：
阿里薪资结构：一般是12+1+3=16薪
年底的奖金为0-6个月薪资，90%人可拿到3个月
股票是工作满2年才能拿，第一次拿50%，4年能全部拿完
说到股票，真是要普及下常识，别被忽悠了。股票是公司用来奖励员工忠诚度的，所以阿里分年限行权，想要离职套现真的是难。更不要高额的税收了，首先，归属要收高达45%的个税，然后得到的还是限制性股票，还不能马上卖呢。好不容易可以出售的时候，还得交20%股票增值部分的个人所得税哦!
更重要的是，你必须先缴税，才能归属，缴税还必须用现金，不能sell to cover!So，拿的越多，先拿出的cash就越多，这里面的流动性风险你自己权衡吧。
再说说级别分层和阿里类似的百度
1. 百度的技术级别：
百度有4万人，每年招聘应届生技术产品人员1000人左右，技术岗位级别和阿里类似，分为T序列12级，不赘述了，大概阿里的级别减1或2，就是百度的级别。
主要集中在T5/T6，升T7很困难，T7升T8更困难;T7以上一般就不做coding了
一般来说，在百度待3年能给到T5，很多人都等不到三年，原因下面说，社招过来的，一般是外面公司的技术骨干了
T10是技术总监，十个左右;T11是首席科学家;T12基本没见过。
2. 再看百度薪资的大概范围：
百度薪资结构：月薪*14.6(12+0.6+2),其他岗位月薪*14
T5以上为关键岗位，另外有股票、期权
T5、T6占比最大的级别，T8、T9占比最小
级别越高，每档之间的宽幅越大
百度是一家业务定性，内部稳定，金字塔形的成熟公司。也就是说，大部分事情都是按部就班、驾轻就熟，所有人都比较轻松、稳定、舒服，尤其是对老员工而言。但是对于新员工来说，这意味着成长空间的极度压缩，机会少，上升慢。
百度工资高，福利好，但是这么多年期权已经基本发光了，只有总监以上才有，几十股几百股就算多了。问题就来了，百度新老员工的期权数量太悬殊，据说到百度楼下停车场一看，开卡宴的都是老员工，开捷达的都是新员工，其实很多新员工的贡献比老员工大得多，但是收入反而倒挂，于是很多新人等不到3年就跳了。
谈谈最南边的腾讯
1. 腾讯的技术级别：
腾讯的分级和阿里/百度都不一样，分为T1/T2/T3/T4共4级，其中又细分为3级。
员工仍然集中在中段，尤其是 T2.3 和 T3.1
想从T2跨到T3，即从2.3升3.1是非常困难的
2. 了解薪酬和级别的关系：
腾讯标准薪资是14薪，但是通常能拿到16-20薪
T3.1以上开始另外有股票
值得一提的是，腾讯是有淘汰制考核的。一般一年两次考核(6月、12月)，实行末尾淘汰制，0-10%优秀，必须有5%的人转组(转组也可能出现没人接收的情况)或者被开除，这点比较狠。
升级也跟考核结果很有关系，要升一个小等级，必须最近两次考核得过一次A类考核结果。升 T3.1是内部晋升的第一道槛，要求架构在领域内优秀，被追问攻击时能无漏洞应答出来--据说只有30%的通过率。同时，腾讯好的一点在于，底层普通员工如果技术真的不错，照样升级，和是不是leader关系不大。 leader的带队价值在T3.3时才显现出来。
别问我是怎么知道答案的，我不是互联网猎头，我正在做的事就是要用互联网产品替代猎头，因为猎头不透明、不全面，还死贵。
五：数据分析的基本素质
一名合格的数据分析师需要具备的五大基本能力和素质。
1、态度严谨负责
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。
2、好奇心强烈
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。
3、逻辑思维清晰
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。
4、擅长模仿
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。
5、勇于创新
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。
整理自：中国统计网，《谁说菜鸟不会数据分析》，博客，微博等平台;感谢数据小宇军，数据海洋，小蚊子，王子等原作者;