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字节、阿里、腾讯等大厂淘汰的技术岗都干什么去了？？

表哥有话讲 · 公众号 · · 2021-04-22 12:30

正文

打工届流传着一句话：

会干活的干不过会做PPT的。

但要我说，会做花里胡哨 PPT 的，未必干得过会做表的。

毕竟 PPT 的灵魂在于数据，玩得转数据表格的人，才更有“杀伤力”。

有一点你得承认：“数据分析”，早已成为互联网人必备的核心技能之一。

但遗憾的是，很少有人会有意识的系统学习数据分析，更别提真正掌握了。

也正因如此，大家才会在实际业务中出现各种各样的问题：

想看的数据不知道怎么看，去哪看，不会给技术提数据需求；
一直在人肉统计数据，不知道怎么实现数据的自动化提取和展现；
接触新业务时，不知道该看哪些数据来帮助自己了解业务现状和定义问题所在；
上线了活动、更新了页面、增加了功能…不知道看哪几个关键数据衡量工作效果；
数据出现异常波动，短时间内无法分析出原因；
...

说实话，如果你的工作被各种表格、PPT 所淹没，没了思考的时间，越是忙，就越是盲。

表格做的再好，不懂背后的意义，拿不出解决方案，那也只能沦为“工具人”，每天做无用功。

如今，各大企业、各个岗位都不惜花高薪去争抢真正懂数据的人才，互联网大厂更是随随便便就能开出 30k 的月薪。

在大厂的招聘 JD 中，你一定对这几个关键词不陌生：“对数据敏感”、“数据分析能力强”。

而“数据”背后代表的是你的数据思维，知道怎么用数据去分析业务，解决问题。

如果你无法达到这个标准，那也许你随时都会面临着被市场逐渐淘汰的风险——尤其是当大批年轻人涌入行业，在人才市场上供给已经越来越不稀缺的情况下。

我总结了现在大厂对数据分析能力的要求，基本上包括以下几个方面：

一是数据分析技能：

如常见的 Excel、SQL、Python 三件套，可视化工具 Power BI ，数据平台神策、Tableau 等。

二是独到的分析思维和表达：

一套完整的数据分析方法论，知道有了数据怎么处理，出了异常如何排查，建立长效统计模型等。

三是深刻的业务认知：

既需要了解行业现状，又要抓住业务本质，能通过建模、算法等预测业务的走向，发现深层次的问题等。

要彻底掌握这几点，可能需要大量的数据拆解、丰富的实战演练......

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