最近我身边很多同行都在感慨,这两年和数据相关的岗位特别多,而且薪资特别高。其中有个毕业两年的朋友说面试字节跳动数据分析师成功了,发了offer,月薪3W,问我该去么?
你会怎么建议他呢?
大家也不要羡慕人家,要知道,待遇提高的同时对数据分析的
岗位要求也会相应提升
!
数据分析要求越来越高了
15年
,会用个 Excel,会查 SQL 数据库就能找到很好的工作。
17 年
,你还得会做 BI 可视化,会用 SPSS 做数据挖掘,能给老板做漂亮的报表,同时 Python 开始崭露头角……
到了
2020 年
的今天,除了 MySQL 、 Python 、 BI 这些基础的工具,你还要懂统计、数据清洗、特征工程、建模、算法……
唉,生活不易,猫猫叹气。
数据分析师成了大公司的标配,
很多高薪岗位,也往往把对数据的要求写进了岗位的 JD 里。
底层数据分析师,出局
究其原因,还是因为在互联网经济的下半场,存量竞争的市场下,
凭“感觉”,靠“经验”去做决策的风险越来越大,越是这种时候,数据分析的价值就体现的越大。
产品需要分析各项指标,来调整各项功能,运营需要数据分析来评估每一次活动的效果、渠道的优劣。
这个压力反馈到从业者,就变成了
基础岗位数据化,数据岗位专家化。
随之而来的还有一个坏消息,那就是——
底层数据分析师,正在出局。
举个很明显的例子。我的学弟小王所在的公司最近在推一个新产品,产品经理发现最近新用户的留存比较差,找到我的学弟,让他分析原因。
如果是初级数据专员
,
只能一摊手,我也不知道啊,你们自己分析看看吧~
结果就可想而知了,不是和产品经理上演拳皇,就是收拾东西走人。
高级数据分析师
,
比如我的学弟,就可以解决具体问题。
他采用由上至下的思维方式来分析,通过用户画像、问题假设等方法,发现四五线城市用户不喜欢现在冷启动推送的产品,找到了新用户留存差的真正原因。
通过数据建模,算法模型,预测出将要产生的结果,并告知业务组或者领导,如何去优化,怎么提升业绩。
三种数据分析师,能给公司提供的价值一目了然,谁有上升空间,谁有失业的风险,就不言而喻了。
如果你还是处于最底层或者中级的数据分析岗,那我必须提醒你,不要停留在自己的舒适区,不要让自己被更廉价的新人取代!
高级数据分析师,必备三种能力
想成为高级数据分析人才,先自查一下有没有这几种能力。
数据分析工具,这是基础
。Excel、SQL、Python三件套已经不够用了,想再多拿薪资,建议你们把数仓、ETL、Tableau、powerBI都学会。
分析方法和模型,这是进阶。
到了这个阶段,只是掌握工具肯定是不行的,
需要掌握数据分析方法和模型,能够设计数据反馈机制,并且对业务有一定认知。
深刻的业务认知,这是你的核心价值
。只有抓住业务本质,深刻结合落地场景,你分析出来的结论和报告,才是对业务有指导作用 ,是能影响决策的。
怎么掌握这三种能力呢?特别是中小企业的数据分析师,基本上就是个“跑数的”,
到哪去接触那么多大型、真实案例,有了案例怎么拆解,分析?
学习这种事,我建议大家还是要站在巨人的肩膀上。推荐一下拉勾出品的《数据分析实战训练营》,因为深耕招聘行业,
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