CDA數據分析師 出品

作者：徐楊老師

編輯：Mika

大家好，我是徐楊老師，很高興又和大家見面了。

最近看到了一個話題度很高的熱門帖，點進去瀏覽后很是共情。

隨著大數據行業的發展，導致數據分析師這個崗位興起。不少同學表示，自己看到了滿天飛的培訓廣告，以及一些低門檻的高薪崗位，紛紛加入了轉行大軍。

但是，從事這個崗位后卻沒有如愿拿到高薪資，這是什么原因呢？

首先我想說，低門檻、高薪資本來就是數據分析行業內的兩撥人。

也許你是一名拿著高薪資，參加公司重要項目和決策的分析師；也許你是一名低門檻，提供數據基本建設的角色。

所以今天就和大家聊聊，作為一名數據分析師，如何和別人拉開差距，拿到高薪資？

舉個簡單的例子，不要一說數據分析師，你就知道是Excel、SQL、Python，卻不會提到指標體系、用戶畫像、A/B Test、數據治理、算法模型、分析環境?？蛇@都是數據分析師的工作，而且是拉開差距的工作，所以你需要的是進階能力。

我把它分為了四大進階。

01、技能進階

這里可不是單指分析工具，分析方法、分析工具、統計理論才可成為你的技能境界。

首先咱得玩轉Excel，熟悉SQL、Python語言吧。

你還想更卷，那就把Hadoop、Tableau、SAS等也變成你的優勢。

分析方法知道的不少吧？什么對比分析、回歸分析、時間序列、機器學習等等，這些經典的分析方法，我想你都了解，但是你能做到舉一反三了嗎？

02、思維邏輯進階

不同階段發展的公司，數據分析師在部門擔任的職責也不同。

在未搭建數據部門的公司，你的工作可能是數據清洗、庫表搭建；剛搭建數據倉庫的公司，你的工作可能是使數據產生價值輸出方案；有成熟數據管理的公司，你的工作可能是進一步的數據挖掘、模型部署和提供業務上的指導方案。

所以你要提高自己的思維邏輯能力，能系統地了解所有問題。從搭建指標庫、數據可視化到最后產出方案等等，都需要嚴密的思維邏輯能力，這樣你才是一名可以做決策的數據分析師。

03、業務洞察進階

沒有一家公司想培養一名工具人，所以理解業務洞察一切細節，深究業務也是數據分析的境界。

理解業務決策背后的原因，理解業務線的需求和痛點。例如你是做產品的，那就以客戶為中心，基于目標用戶做需求分析，利用用戶畫像、來源分析、對比分析等等，將產品和服務提供給客戶獲取利潤。

04、數據質疑進階

選擇性偏差，幸存者偏差，作為數據分析中常見的兩種偏差，相信大家都不陌生，所以我們不應該過分依賴數據。

對于業務決策來說，數據分析是輔助手段，數據收集過程不一定是完美的，數據也是會隨時變化的，所以我們對數據要有質疑思維，嘗試從多個角度去解讀數據，構建模型，這樣才能避免數據引發的錯誤思考，造成決策失誤。

好，以上就是今天的分享。如果大家還有數據分析方面相關的疑問，就在評論區留言。