数据分析师为什么能拿高薪

数据分析师为什么能拿高薪

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！

1、数据分析技术的迭代

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其他岗位的 JD 里。

2、数据分析行业的真实情况

究其原因，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。

但通过数据分析，不论是评估业务、量化渠道等，都更加直观高效，以及准确。

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。

如果你早就意识到了这个问题，我觉得是时候好好恶补一下数据分析进阶技术知识了。

说个真实案例给你听听。

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。但是，数据开发工程师，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。

其实还有第三种处理方案，就是直接指导业务。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，这也是我的学弟正在努力的方向。

毫不夸张的说，如果没有掌握足够多的技术知识，我们又怎么能在一轮一轮的大浪淘沙里，笑到最后呢~

3、为什么推荐你学习数据分析的进阶技能呢？

一方面，可以让你拥有实战项目经验，让你在真实的项目中训练自己，就是成长最快的通道。

笔者以为，你可以学习时下热门的电商、在线教育、金融等到 10 个不同行业的经典案例。比如：

如何构建在线教育用户活跃指标分析与用户画像？

如何通过购物APP做好用户行为分析？

如何预测用户流失情况？
……
这些都是行业中真实存在的需求，绝对接地气，学完就能用上。

最后，希望大家都能坚持：不做“茶树菇”，就从现在开始！

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