数据分析师岗位需求与薪资趋势：从Excel到Python，技能要求逐年提升

xinxi1368

最近身边很多同事都感叹这两年数据相关的岗位那么多，而且薪资特别高。

不过，我们都有一个感觉，虽然数据分析岗位的重要性增加了，但大家对数据分析岗位的需求也随之增加了！

数据分析要求越来越高

15年后，如果你会用Excel，查SQL数据库，就能找到一份好工作。

2017年，你还是要能做BI可视化，能用SPSS进行数据挖掘，能给老板做漂亮的报告，同时开始脱颖而出……

2020年的今天，除了MySQL、BI、BI等基础工具外，还需要懂统计、数据清洗、特征工程、建模、算法……

唉，生活不易啊，毛毛叹息道。

数据分析师已经成为大公司的标配，很多高薪职位往往都会将数据要求写入该职位的JD中。

低级数据分析师出局

原因在于，在互联网经济下半场，在存量竞争的市场中，凭“感觉”和“经验”做出决策的风险越来越大。这时候数据分析的价值就体现出来了。越大。

产品需要分析各种指标来调整各种功能，运营则需要数据分析来评估各项活动的效果和渠道的质量。

这种压力反馈给从业者，就变成了基础岗位的数字化、数据岗位的数字化。

与此同时，另一个坏消息也随之而来：底层数据分析师即将离职。

举一个明显的例子。我的大三学生小王工作的公司最近要推出新产品。产品经理发现最近新用户的留存比较差，就找到我的大三学生，让他分析一下原因。

如果你是初级数据专家，那就只能摊手了。我不知道。大家可以自己分析一下~

结果可想而知。要么他和产品经理表演拳皇，要么他收拾行李离开。

高级数据分析师，就像我的初级数据分析师一样，可以解决特定的问题。

他用自上而下的思维方法进行分析，通过用户画像、问题假设等方法，发现四五线城市的用户不喜欢目前冷启动推送的产品，并找到了真正的原因。因为新用户的留存率很低。

更高级的数据分析专家可以直接指导业务。

通过数据建模和算法模型，我们可以预测将产生的结果，并告知业务团队或领导者如何优化和提高绩效。

三类数据分析师能为公司提供的价值一目了然。谁有晋升空间，谁有失业风险，不言而喻。

如果你还处于底层或者中层的数据分析岗位，那么我必须提醒你，不要待在自己的舒适区，不要让自己被更便宜的新人取代！

高级数据分析师，必备的三项能力

如果你想成为一名高级数据分析人才，首先看看你是否具备这些能力。

数据分析工具是基础。 Excel、SQL 和三件套已经不够了。如果你想拿更多的薪水，我建议你学习数据仓库、ETL等。

分析方法和模型先进。在这个阶段，仅仅掌握工具肯定是不够的。需要掌握数据分析方法和模型，能够设计数据反馈机制，对业务有一定的了解。

深刻的业务理解是您的核心价值。只有抓住业务本质，深度结合实施场景，你分析的结论和报告才能指导业务、影响决策。

如何掌握这三种能力？尤其是中小企业的数据分析师，基本上只是“跑数字的人”。哪里能接触到这么多大规模的真实案例？他们如何对案件进行拆解和分析？

学习这种东西，我建议大家应该站在巨人的肩膀上。推荐拉勾出品的《数据分析实战训练营》。因为我们深耕招聘行业，所以这个课程完全是针对企业最迫切的痛点。

也就是说，如果你学得好，你一定会是最抢手的人才。

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为什么推荐拉勾？

没有人愿意一辈子待在小公司里无所事事，也没有人愿意陷入机械工作，拿着微薄的工资过着平凡的生活。

有人说我没有项目经验，基础薄弱。我只是每天跑来跑去获取数字。为什么要加入大厂？

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毫不夸张地说，如果你学会了所有这些东西，你将拥有5年的数据分析经验。

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专家阵容：

老师-拉狗网首席数据专家（P10）

10年数据服务/电子商务/互联网/金融/电信/游戏及团队管理经验。工作经历：滴滴/字节跳动/平安银行。

三丰老师--数据分析专家

技术总监，13年技术岗位经验，资深数据专家。工作经历：/STAR 。

无极老师--数据分析专家

对外经济贸易统计专业，8年资深数据分析工作经验，工作经历：百度/爱奇艺/新浪。

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