CDA数据分析师 出品

作者：徐杨老师

编辑：Mika

大家好，我是徐杨老师，很高兴又和大家见面了。

最近看到了一个话题度很高的热门帖，点进去浏览后很是共情。

随着大数据行业的发展，导致数据分析师这个岗位兴起。不少同学表示，自己看到了满天飞的培训广告，以及一些低门槛的高薪岗位，纷纷加入了转行大军。

但是，从事这个岗位后却没有如愿拿到高薪资，这是什么原因呢？

首先我想说，低门槛、高薪资本来就是数据分析行业内的两拨人。

也许你是一名拿着高薪资，参加公司重要项目和决策的分析师；也许你是一名低门槛，提供数据基本建设的角色。

所以今天就和大家聊聊，作为一名数据分析师，如何和别人拉开差距，拿到高薪资？

举个简单的例子，不要一说数据分析师，你就知道是Excel、SQL、Python，却不会提到指标体系、用户画像、A/B Test、数据治理、算法模型、分析环境。可这都是数据分析师的工作，而且是拉开差距的工作，所以你需要的是进阶能力。

我把它分为了四大进阶。

01、技能进阶

这里可不是单指分析工具，分析方法、分析工具、统计理论才可成为你的技能境界。

首先咱得玩转Excel，熟悉SQL、Python语言吧。

你还想更卷，那就把Hadoop、Tableau、SAS等也变成你的优势。

分析方法知道的不少吧？什么对比分析、回归分析、时间序列、机器学习等等，这些经典的分析方法，我想你都了解，但是你能做到举一反三了吗？

02、思维逻辑进阶

不同阶段发展的公司，数据分析师在部门担任的职责也不同。

在未搭建数据部门的公司，你的工作可能是数据清洗、库表搭建；刚搭建数据仓库的公司，你的工作可能是使数据产生价值输出方案；有成熟数据管理的公司，你的工作可能是进一步的数据挖掘、模型部署和提供业务上的指导方案。

所以你要提高自己的思维逻辑能力，能系统地了解所有问题。从搭建指标库、数据可视化到最后产出方案等等，都需要严密的思维逻辑能力，这样你才是一名可以做决策的数据分析师。

03、业务洞察进阶

没有一家公司想培养一名工具人，所以理解业务洞察一切细节，深究业务也是数据分析的境界。

理解业务决策背后的原因，理解业务线的需求和痛点。例如你是做产品的，那就以客户为中心，基于目标用户做需求分析，利用用户画像、来源分析、对比分析等等，将产品和服务提供给客户获取利润。

04、数据质疑进阶

选择性偏差，幸存者偏差，作为数据分析中常见的两种偏差，相信大家都不陌生，所以我们不应该过分依赖数据。

对于业务决策来说，数据分析是辅助手段，数据收集过程不一定是完美的，数据也是会随时变化的，所以我们对数据要有质疑思维，尝试从多个角度去解读数据，构建模型，这样才能避免数据引发的错误思考，造成决策失误。

好，以上就是今天的分享。如果大家还有数据分析方面相关的疑问，就在评论区留言。