底层数据分析师,正在出局

最近我身边很多同行都在感慨，这两年和数据相关的岗位特别多，而且薪资特别高。
不过我们也都有一种感觉，虽然数据分析岗的重要性提高了，但大家也把数据分析的岗位需求提升了！
01数据分析的要求越来越高了
15年，会用个 Excel，会查 SQL 数据库就能找到很好的工作。

17 年，你还得会做 BI 可视化，会用 SPSS 做数据挖掘，能给老板做漂亮的报表，同时 Python 开始崭露头角……
到了 2020 年的今天，除了 MySQL 、 Python 、 BI 这些基础的工具，你还要懂统计、数据清洗、特征工程、建模、算法……
唉，生活不易，猫猫叹气。
数据分析师成了大公司的标配，很多高薪岗位，也往往把对数据的要求写进了岗位的 JD 里。

02
底层数据分析师，出局
究其原因，还是因为在互联网经济的下半场，存量竞争的市场下，凭“感觉”，靠“经验”去做决策的风险越来越大，越是这种时候，数据分析的价值就体现的越大。
产品需要分析各项指标，来调整各项功能，运营需要数据分析来评估每一次活动的效果、渠道的优劣。
这个压力反馈到从业者，就变成了基础岗位数据化，数据岗位专家化。
随之而来的还有一个坏消息，那就是——底层数据分析师，正在出局。
举个很明显的例子。我的学弟小王所在的公司最近在推一个新产品，产品经理发现最近新用户的留存比较差，找到我的学弟，让他分析原因。
如果是初级数据专员，只能一摊手，我也不知道啊，你们自己分析看看吧~
结果就可想而知了，不是和产品经理上演拳皇，就是收拾东西走人。
高级数据分析师，比如我的学弟，就可以解决具体问题。
他采用由上至下的思维方式来分析，通过用户画像、问题假设等方法，发现四五线城市用户不喜欢现在冷启动推送的产品，找到了新用户留存差的真正原因。
更高级的数据分析专家，就能直接指导业务。
通过数据建模，算法模型，预测出将要产生的结果，并告知业务组或者领导，如何去优化，怎么提升业绩。
三种数据分析师，能给公司提供的价值一目了然，谁有上升空间，谁有失业的风险，就不言而喻了。
如果你还是处于最底层或者中级的数据分析岗，那我必须提醒你，不要停留在自己的舒适区，不要让自己被更廉价的新人取代！
03高级数据分析师，必备三种能力
想成为高级数据分析人才，先自查一下有没有这几种能力。
数据分析工具，这是基础。Excel、SQL、Python 三件套已经不够用了，想再多拿薪资，建议你们把数仓、ETL、Tableau、PowerBI 都学会。 分析方法和模型，这是进阶。到了这个阶段，只是掌握工具肯定是不行的，需要掌握数据分析方法和模型，能够设计数据反馈机制，并且对业务有一定认知。 深刻的业务认知，这是你的核心价值。只有抓住业务本质，深刻结合落地场景，你分析出来的结论和报告，才是对业务有指导作用 ，是能影响决策的。
怎么掌握这三种能力呢？特别是中小企业的数据分析师，基本上就是个“跑数的”，到哪去接触那么多大型、真实案例，有了案例怎么拆解，分析？

学习这种事，我建议大家还是要站在巨人的肩膀上。推荐一下拉勾出品的《数据分析实战训练营》，因为深耕招聘行业，这门课完全基于企业最急切的痛点打造。
换句话说，学出来，绝对是最抢手的人才。
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格兰杰老师-拉勾网首席数据专家 （P10） 10 年数据服务/电商/互联网/金融/电信/游戏和团队管理经验 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：中华网/实达软件。

无忌老师--数据分析专家 对外经贸统计学专业出身，8 年资深数据分析工作经验。工作经历：百度/爱奇艺/新浪。……