在大城市打拼，还是在小城市过相对安逸的生活好呢？这个问题一直纠结着不少人。

前些时候，有人留言问我：自己刚刚毕业，父母想让她留在家乡工作，生活压力也不会太大；可是她又不甘心一直待在小城市，想去一线城市闯闯。但是一线城市自己没有人脉、没有资源、孑然一身前往，就要重头开始，心里很纠结，希望我能给她一些建议。

其实对于已经毕业或者即将毕业的学生来说，除了考虑选择什么样的公司之外，选择去哪个城市发展也变得极为重要，因为它将决定了你未来的发展空间，甚至影响到你的一生。

如果是年轻人的话，我个人更加推荐前往一线城市发展。可能会有很多人反问我，难道舒舒服服的在自己家乡不好吗？非要去大城市漂泊、流浪？

我觉得年轻的时候在大城市尝试一些新鲜事物，增长见识，挺好的。难道现在不去，等到70岁以后躺在轮椅上感叹吗？年轻时总会有很多机会等着你去把握，当你脱离舒适圈后，你会发现不一样的自己。

今天我们来梳理一下一线城市都有哪些优势，值得我们前往。

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我为什么建议年轻人去大城市闯一闯

1.薪资待遇

小编整理了2021年第三季度部分城市的平均月薪，我们可以从中看到北、上、广、深、杭继续领跑，南京、珠海新晋万元月薪城市。

根据智联招聘的数据，全国38个核心城市中，北京的薪酬水平仍居于首位，为12858元/月，上海为12679元/月、深圳为11976元/月。看到这里，你心动了吗？

（来源：智联招聘2021年第三季度《中国企业招聘薪酬报告》）

2.居住环境

现如今我们购房或者租房，都会考虑到交通、商场等情况。这样是为了我们日常生活中更加方便，而在最近的“城市居住生活便利指数排行榜中”，深圳居住便利指数位居全国第一，其次是北京、上海和广州。

3.医疗资源

随着生活节奏的加快，人们变得原来越忙，日常生活往往也会伴随着一些疾病的困扰。而在前些时候的统计中，全国三甲医院数量北京位居榜首共78家，上海66家、广州62家，远远领先于小城市。

看到这里你会向往一线城市的生活吗？无论是薪资待遇还是社会福利，一线城市都要远远优于小城市。对于个人发展也是极为有益，可以学到自己以前从未接触过的东西。

然而想要在一线城市站稳脚跟，并非一项易事。对比小城市，想要在一线城市发展首先要掌握一份技能，这将是你的立身之本。

最新的一份调研中，我么可以看到各行各业对数据分析都有着很大的需求，而需求最旺盛的行业分别是：互联网、金融、零售、咨询、电信等等，而这些领域的大公司基本都在一线城市。

（图片来源：关于数据分析与可视化）

我国对数据分析岗位的需求已经达到300万，且未来5年都将以30%-40%的速度增长，需求总量将达到2000万人左右。

（图片来源于网络）

为何数据分析人才需求如此之大？因为我国大数据处于飞速发展的状态，然而高等教育专业滞后，目前大数据专业人才不足200万，需求1:10。这就导致了很多企业无法完成数字化转型，他们愿意花费更多的薪资去招揽数据分析人才。

一线大厂更加注重员工解决问题的能力，不少企业在招聘时要求员工具备一定的数据分析能力，甚至花大价钱去请外部的老师来给企业员工做培训。

在各大招聘网站中，我们很容易就可以看到与数据能力相关的岗位，薪资极具竞争力。可以这么说，如果你具备数据能力，薪资会比同岗位高出30%，而且在面试过程中更容易受到面试官的欣赏。

无论是跳槽还是想提升自己，数据分析都是最佳的选择。

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数据能力指的是哪些能力

数据分析思维能力

数据思维也是逻辑思维，根据数据产生的问题进行思考，数据的来源，数据的走向，数据的价值等等。

拥有数据思维能力，轻松看通问题的本质？

拥有数据思维能力，会对数据敏感。假如我们在某平台投放一个广告的时候，我们需要每天对产生的数据进行分析。比如我们今天投入了多少钱，获取了多少条线索，销售部门产出了收益，利益不达标的话，我们就需要对数据进行分析，是哪个环节出了问题。

只有找到问题的根本原因，我们才能去改善它。

拥有数据思维能力，不会被数据的表面欺骗了。

很多时候我们只会看到数据的表面，而看不到数据统计时有多种角度，不同角度看同一组数据是有不同的结论。举个简单的例子，我们今天投放了一个广告，花费了50万，PV100万，UV10万，获取线索5000条，这个数据看起来很豪华。但如果销售的产出只有15万，那你是否会对数据的真实性存疑，投放的受众群体、访客量、浏览量是否造假。

数据分析很重要的一个因素就是，分析数据背后的故事，不被表象所迷惑。

拥有数据思维能力，可以从数据中挖掘出价值。

随便打开一个招聘网站，搜索数据挖掘，你可以看看数据挖掘的薪资如何？这样就能理解为何数据挖掘那么有价值。海量的数据中包含着诱人的价值，其中可能包含着一个企业未来前进的方向，一个潜力股的发现，一个业绩潜在增长点......

大数据挖掘都是在互联网企业中，因为互联网实在很多数据可以分析挖掘：用户画像，用户行为，电商网站的购物车分析，双十一数据的剖析，股票投资的行业分析，传统行业，零食行业的市场走势等。

数据分析工具

Excel

Excel作为入门级的工具，是最基础也是最主要的数据分析工具。Excel具备多种强大功能，比如创建表单，数据透视表， VBA等，Excel的系统如此庞大，以至于没有任何一项分析工具可以超越它，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。它能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十 分容易上手的，但处理的数据量较小。

SPSS

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类 似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便地从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用 的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。

R

R是一门用于统计计算和作图的语言，它不单是一门语言，更是一个数据计算与分析的环境。其最主要的特点是免费、 开源、各种各样的模块十分齐全，在R的综合档案网络CRAN中，提供了大量的第三方功能包，其内容涵盖了从统计计算 到机器学习，从金融分析到生物信息，从社会网络分析到自然语言处理，从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型， 可以说无所不包，无所不容，这也是为什么R正在获得越来越多各行各业的从业人员喜爱的一个重要原因。

Python

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，阅读一个良好的Python程序就感觉像是 在读英语一样。Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃。Python也具有强大的编 程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫， 写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这 就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大地提高数据分析的效率。

SQL

毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易，概括起来就是增删改查。SQL需要掌握的知识点 主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言；在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺 序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。

BI

商业智能BI是为数据分析而生的，它诞生的起点很高。其目的是缩短从商业数据到商业决策的时间，并利用数据来影响 决策。BI工具都是按照数据分析流程设计的。先是数据处理，数据清洗，然后是数据建模，最后是数据可视化，用图表 来识别问题并影响决策。

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如何获取这些能力

在大数据时代，拥有数据能力已经成为不可或缺的技能。针对有岗位晋升和假期充电需求的朋友，我们新推出了一个敏捷算法寒假班，通过12天的直播学习，为你赋能数据挖掘能力，助你金三银四升值加薪！扫码咨询，挑战高薪岗位~