京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
前几天,我们数据分析就业班新报名的一个学员跟我们聊起了她的报名原因:她在面试一家心仪行业头部大厂的市场总监岗位时,三面的业务笔试70%内容都需要用数据分析来解答。虽然市场工作经验、管理能力和资源都不错,但还是遗憾的折戟沉沙。
所以她痛定思痛找到CDA数据分析师,一定要快速又有保障的系统掌握数据分析的能力。
上面这个学员遇到的这个问题不是个例,而是现在职场高阶晋升的普遍需求。
CDA数据分析师小编想起了知乎上有一个很火的帖子:如何能够拿到年薪50万?这个帖子受到了很多人的关注。
我个人认为想要拿到年薪50万,首先你要能够为公司带来相应的价值。
我和很多互联网从业者都交流过,他们大部分人一致认为自己工资不高的原因是因为待在小公司,如果换在阿里、腾讯、华为等企业,就一定能够拿到高薪。
不可否认这是其中的一个因素,但是你有没有想过,你目前掌握的技能支持你拿到年薪50万吗?
有很多人说自己的专业水平在行业同等职位中已经属于上层水平,但我想说的是这还远远不够。你想要拿到高薪,就一定要拥有一项通用技能。
所谓通用技能,我认为要满足几个条件:
1.能够为自己的职业增添色彩,无论是换工作还是涨薪都能如鱼得水。
2.帮助公司解决实际的业务问题,推动业务数据增长。
3.发展前景好,薪资涨幅高。
这里我推荐的技能是:数据分析
有人曾经分析过1000份简历,70%以上的岗位都要求具备数据分析能力,特别是高阶岗位。
翻看某招聘网站产品总监、市场总监、运营总监等任职资格时,都要求具备分析能力。当然,这个层级的分析必定是基于数据,而不是凭经验拍脑袋。
如果你不懂数据想要在互联网行业发展起来是非常困难的。只能一直在基层岗位做执行工作,而且还要面临随时被淘汰的风险。
无论是产品、市场还是运营只有具备数据分析能力,才能让策略更科学且落地,对业务产生的价值才能够更高。
举个例子
初级运营:你可能每天都在看数据、并把他们筛选出来。但是你却发现不了业务问题,解决不了业务困境。
高级运营:你需要对业务指标负责,定期通过数据来发现业务问题。迅速做出动作,对业务结果负责。
初级产品经理:容易盲目的做出一堆功能,却不知道这些功能的效用,也不知如何做优先级排序。
高级产品经理:通过建立数据漏斗定义问题所在,且能找到可评估的数据指标来跟进上线功能的效果,用数据驱动产品业务增长。
通过以上介绍,你会发现岗位越高,需要的数据分析能力就要越强。因为只能通过数据分析才能解决实际的业务问题。对于企业来说,这才是高价值的体现。
互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游……不管你身处什么行业,可以说数据分析能力都是你晋升路上的一大助力。
具备数据分析能力的你为什么会受到公司青睐?
发现问题
发现问题是数据分析的第一层目的,其目的在于通过一定的数据呈现形式,挖掘和发现运营各个环节与业务增长各个模块的问题,将问题进行分类和汇总,即明确当前运营状况问题所在。
分析问题
第二层目的是在发现问题后,需要梳理其出现当前结果的具体原因,且是以实际情况为依据的。发现的每一个问题,可能是业务层面的每个变动所致,也可能是产品层面的迭代所致,因此需要一一排查,得出一个实际有效的结论。
解决方案
当从发现问题,并找到了问题的具体原因后,数据分析第三个层面目的是提出解决问题的方案,解决问题是数据分析的最终目的。解决问题需要运用一定的数据分析工具及分析方法,并且有足够的数据源来支撑,将挖掘出来的问题,从业务、运营、产品等层面进行对接,找出最佳的解决方案。
很多不懂数据的职场人,常常会被别人的数据搞糊涂,工作中很多东西都无法判断。比如,前一段时间,媒体说腾讯平均月薪 7 万,这么写的人,如果不是为了博眼球,真的长脑子了?看了之后,如果你信的话,别人会怀疑你没长脑子。
类似的问题还有很多,可以这么说,具备数据分析能力能让自己更有价值。除此之外,也能帮助我们做好各种决策。
除了业务上的思维外,如果想要深度学习数据分析,则需要掌握一些工具的使用如:Excel、Python、R、SQL等等。如果想要进一步了解、学习,可以扫码领取数据分析技能礼包。
如我们上文所说,数据分析能力可以说是每个业务岗位必备的能力,这一点也成为了越来越多企业管理层的共识。
但掌握数据能力的急迫性还没有得到大家足够的重视!大家学习数据分析能力的动作还没有!
很多人可能会像我们前言中介绍的这位学员一样,只有撞了南墙,错失了好机会后,才会在悔恨之余开始积极学习。
同为市场人,小编之前也是这种心态,这与我们对本岗位的长远职业规划不清晰有一定关系。
今儿小编汇总了几个数据能力加持下的业务岗位成长路线图,希望帮你把前路看的更清楚。
不管是根据目前业务需求自学还是为以后职场发展系统学习,小编认为你都应该行动起来了。
那么,不妨今天先从进一步了解数据分析开始~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31