無論是想轉行或是已經在數據分析行業工作了一段時間的分析師而言，20K都是一個不錯的薪資，但很多人不知道如何到達這個層級，所以本期，筆者用比較淺顯易懂的方式來介紹數據分析師的工作，隻要你看懂了其背後的涵義，就會知道接下來努力的方向。

1、職位背景

1）經驗3—5年

這個條件雖然在一衆技術要求中顯得不是那麼顯眼，但是這其實是一個很重要的條件，根據公司以往的經驗而言，已經在職場上拼搏3—5年的職場人無疑是最佳的選擇。

較長的工作經驗代表你有了一定的項目經驗，不會像新人一樣在工作上犯下一些基礎錯誤，公司想要的人才肯定是在熟悉完業務場景後能夠直接上手的人。

畢業3-5年的年輕人，雖然算不上經驗豐富，但是在職場上已經摸索了幾年了，一些基本的職場規則和專業技能都掌握了，隻要行業内的工作，基本很快就能上手。

并且與應屆畢業生的不穩定性不同，很多人其實剛畢業的時候是很迷茫的，不知道自己未來要做什麼，這時候轉行或是跳槽的幾率就會大大的增加。而畢業3-5年的職場人就不一樣，經過幾年的工作經曆之後，基本就有了清晰的職業規劃，離職率相對也低一些。

2）本科及以上

學曆隻是一個基礎排除項，但其實也并不是說專科的人就不能勝任這份工作了。學曆在一定成都上表明了學習能力的高低，在不了解面試者的情況下，有時學曆比較高的求職者的機會就會更大一些。

2、能力要求

1）思維能力

我們來細看該崗位的職位描述：

對比月薪8K的數據分析師的職位描述與月薪20K的工作内容，我們很容易就看出了差距，8K的數據分析師的工作内容大多為根據業務或者領導的需求來進行分析，簡單來說，就是數據工具人。領導要啥數據就給啥數據，薪資自然不會高到哪裡去。

反觀20K的數據分析師，在招聘需求中提到“向業務部門提供相關數據，指導業務發展”，其中指導這兩個字是精髓，我們都知道，數據分析師的最大的價值在于，幫助業務解決問題，從而推進業務發展，所以報表和圖示做的好不好看，并不是最重要的，能夠推動業務發展才是最關鍵的一點。不然，其實你的工作就是在白費時間。

下面給大家舉個例子，當同樣的業務放在兩者之中時，他們的選擇也就截然相反了：老闆和數據分析師說，需要他們分析一下本周全市門店的營收情況，這時，

8K的分析師會這麼做：調取門店銷售記錄、成本管理等模塊的數據，導出數據，利用Excel或者python工具，制作出數據可視化圖表，報告中再加上兩句數據解讀：售出貨品100000件、收入700萬、淨利潤180萬。

20K的分析師會這麼做：先全覽公司的發展策略與近期業務調整策略，之後和老闆探讨他的需求，接着利用比較分析找出異常值，并匹配具體業務場景，得出結論。

2）工具能力

工具能力作為僅次于思維能力的要點，也是我們不容小觑的，對于新入門的數據分析師而言，基本上都還在用EXCEL或是利用函數和數據分析表來做一些報告就綽綽有餘了。

可是想要在數據分析師的崗位上上升到更高的崗位，隻靠EXCEL是不行的，如果你入職了一家比較大的企業，業務量增多的情況下，光是取數就是一個龐大的工作，用EXCEL打開就需要半天，更别提複雜的分析操作了。

所以數據分析師需要掌握一些專業的數據分析工具，以此來提高工作效率，比如常用網站分析GA/Omniture，SQL取數平台(presto,hive等)、FineBI商業智能工具等等。

我們在常見的招聘軟件中可以看到，大多數的招聘條件都要求求職者至少掌握一種前端BI工具，對于數據分析師而言，這個工具是一個非常不錯的選擇，因為其既有強大的數據分析性能和可視化效果，同時還擁有完整的企業級數據權限管理能力。

說了20K的數據分析師需要的能力過後，小編發現還有很多同學搞不清楚自己究竟在數據分析能力表的哪一檔，下面筆者将數據分析師的能力等級分為5層，大家可以根據自己的真實情況代入，來看看自己在哪個等級

第一層：跑數

跑數是每個數據分析師都會的技能，也是基礎中的基礎，如果連數都跑不出來的話，說明在技能方面需要有大大的提升了。

第二層：從數據到建議

很多數據分析師被冠上人肉跑數機的原因就在于一直被動的等着業務提需求，不但十分辛苦，且沒有太大的價值，所以想要從第一層到第二層最關鍵的一點在于，不能隻是單純的跑數，更應該将自己跑的數看一遍，在解讀數據的基礎上，提一些業務上的建議，找一找數據變現的機會。

我們先且不論這個建議是否能被執行，但起碼這不再是僅僅的跑數人肉機了，而是對業務有了自己的思考。

第三層、做梳理

當我們提出建議的時候，很容易被業務駁回，這時候就需要一番唇槍舌戰來堅持自己的想法。但其實真正老練的數據分析師，根本不會牽涉到這種争論裡。

比起用口舌，他們更喜歡将情況梳理清楚。一個優秀的數據分析師，在接受到一條建議時，第一時間一定不是，我要去否定它或是肯定它，而是，這個建議是從哪個角度思考的，該維度的MECE分類是什麼，隻有站在廣角，才是數據的視角。

第四層、下判斷

優秀的判斷力是每個數據分析師追求的終極目标，無論我們會多少工具，報表做的多麼精美，能夠基于數據對業務做出正确的走勢才是該崗位的最大職責所在，所以一個優秀的數據分析師一定需要能夠根據數據來修正自己的判斷邏輯，使得業務的走勢越來越精準。

一般到達這一點的數據分析師，如果能夠增加一下自己的管理能力和對下屬的組織能力，成為一個部門的主管還是綽綽有餘的。

3、寫在最後

大部分的數據分析師都在第二層徘徊，止步不前，能夠優秀做到第三層的同學已經少之又少。如果覺得思維比較難以學會，可以先從技術方面入手。

畢竟如果想成為高薪酬的數據分析師，思維可以慢慢在業務中學會，數據分析工具的學習還是盡快吧，這是影響薪酬的非常重要的一部分。

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