这两天，澳洲股市平地一声雷，整个炸翻了！
周一上午，经证实，Chemist Warehouse 的母公司 CW Group Holdings 已与 Sigma Healthcare 签订合并协议。由此，CW成为澳大利亚目前最大的零售公司之一。
在业内许多专业数据人士看来，这算是一场具有里程碑意义的交易，它直接让CW一跃成为澳大利亚最大的制药集团。
那么在这场并购事件之后，有哪些数据值得我们关注一下？
#1972
从 1972 年在墨尔本起步，到 2000 年更名为 Chemist Warehouse，这家药店不断壮大，在澳大利亚各地开设了数百家商店，市值逼近10亿澳元，他的产业面非常广。
目前，Chemist Warehouse 在四个国家拥有约 600 家门店，其中大部分在澳大利亚，42 家在新西兰，爱尔兰和中国各 6 家。
此外，Chemist Warehouse 还拥有 21 家 My Chemist 品牌商店，以及 17 家位于精选 Chemist Warehouse 商店内的 Ultra Beauty 商店。
Chemist Warehouse 也是其店内库存的多个品牌的部分所有者，包括 Bondi Protein Co、Goat Soap、Barely Intimate Skincare、Bambi Mini 和 Wagner 补充剂品牌。
#88亿
多年来，CW公司的创始人一直收到各种收购邀约，如今终于尘埃落定，成为澳大利亚最大的零售公司之一。
换句话说，通过此次交易，两家公司将联手打造一家药房零售领域的巨头，从产品开发到店内销售，总价值超过 88 亿澳元。
目前，Sigma 的市值为 8.1 亿澳元，但此次交易使其价值增长了近 11 倍。这不仅是该公司的货币价值翻了个番，而且还使其成为澳大利亚证券交易所上市的 100 强公司之一。
强强联合之后，Chemist Warehouse 和 Sigma Healthcare 将拥有 1000 多家零售店，以及位于澳大利亚和新西兰的 16 个配送中心。他们每年可以通过简化流程总共节省 6000 万澳元。
如今Sigma 正在寻求以 7 亿美元现金和约 5.73 亿股去“收购”CWG。交易完成后，CWG 股东将拥有合并后公司 85.75% 的股份，而现有 Sigma 股东则拥有剩余的 14.25% 股份。
在数据分析家看来，不管是谁收购谁，这笔交易都会是双赢的局面。
数据分析，到底有多厉害？
在数据分析大热的21世纪，几乎哪里都有数据Data Analyst的身影。就像今天这场收购事件，或许在背后早就有数据分析的大佬将利弊权衡清楚，才能让收购顺利进行。
而在那些你想都想不到的事情背后，也都有他们在：
- 美国大选背后，有数据分析团队为竞选人预测、制定竞选策略。竞选团队里Data类岗位的工作人员占比就达到了35.8%。
- 东京奥运会几乎每支队伍背后都有一支数据分析团队，专门分析对手的体能、耐力等等；
- 电竞比赛选择游戏英雄时，该Ban谁、该Pick才能保证最大胜率。这背后也需要Data Analyst的分析。
仅仅几年的光景，Data领域人才的供求就发生天翻地覆的变化。在大数据的热潮下，Data领域的岗位真真是就业率近100%，给出的薪资也相当诱人。
glassdoor澳洲目前data analyst岗位薪酬显示：
但是现在还是有很多人对DA岗位存在很大的误区，认为它只有IT行业好像才用的到？大错特错！
- 现在很多互联网或500强公司：早就进入了每天要面对无数“脏乱差”大数据的时代，如何用“正确的数据”解决实际业务问题，则是最核心的工作内容。
- 而在金融圈，每个年入百万的投行银行家都会可以不用鼠标，就做完Excel的财务报表的特技。
- 专业的咨询公司，除了做PPT，每天近40％的工作时间也是做表，因为老板需要数据去支撑他需要的每一个结论，为企业找到最优的解决方案。
也就是说，掌握DA职业技能，就相当于拥有了一份稳定的薪资来源。
那么，想要成为一名DA需要具备哪些技能？
数据分析师（Data Analyst）负责解密数据并将其转化为可以提供业务改进方式的信息，从而影响业务决策。数据分析师（Data Analyst）从各种来源收集信息并分析业务模式和趋势。
数据分析师（Data Analyst）岗位一般会有以下要求：
专业（Major）
- 数学（Mathematics）
- 计算机科学（Computer Science）
- 统计（Statistics）
- 经济学（Economics）
技术技能（Technical Skills）
- R编程（R Programming）
- Python编码（Python Coding）
- Hadoop Platform
- SQL数据库/编码（SQL Database/Coding）
- Apache Spark
- 机器学习和人工智能（Machine Learning and AI）
- 数据可视化（Data Visualization）
- 非结构化数据（Unstructured data）
软技能（Soft Skills）：
- 分析技能处理大量数据：事实、数字和数字运算，并对其进行分析以得出结论。
- 沟通技巧提供发现，或将数据翻译成可理解的文件，所以需要清晰地写作和说话，轻松传达复杂的想法。
- 批判性思维必须查看数字，趋势和数据，并根据调查结果得出新的结论。
- 注意细节必须确保在分析中保持警惕以得出正确的结论。
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