数据分析师的尴尬处境

数据分析师的尴尬处境

前段时间，我一个前同事离职了——他有4年的数据分析经验，却被强行安排到了运营部做数据日报，心态崩了。

我自己也是老数据分析师了，还是很理解这其中的苦衷。

论业务能力比不过运营，论技术水平比不过研发，论需求发掘比不过产品——很多数据分析师的处境就是两个字，尴尬。

而工作内容往往就是提数跑数出报告，体现不出什么价值。好不容易提出一个方案，又很难得到执行。

在很多小公司，数据分析甚至被归为职能岗，沦为运营和产品的辅助，晋升也遥遥无期。

但数据分析岗真的没有前途吗？肯定不是。

字节、美团、腾讯等大厂都有专门的数据分析团队，一个优秀的数据分析师，月薪可以轻松达到 40k 及以上。

在追求精细化运营的今天，数据分析师的报告甚至能决定一个业务线的生死。

所以，究竟是哪里出了问题？

不懂业务，别谈数据

归根结底，是对业务的理解程度有区别。

我看过很多小公司的数据分析师，一般是等着产品或者运营来提需求，然后提个数，出个结论，完事了。

“日活下降什么原因？数据都在这里，自己排查去。”

而一个优秀的数据分析师，就能基于对使用场景、对用户行为的理解，在海量数据中找到关键的异常点，并通过【问题假设-A/B 测试-方案验证】等策略，完美解决业务上的问题。

比如拼多多百亿补贴活动，其实就是基于数据分析，发现这种方式的用户留存最高而已。

说白了，是让运营牵着鼻子走，还是主动指导业务方向，关键在于数据分析师能否结合业务场景，搭建一套完整的数据分析方法论。

当然，这个流程的前提，是技术过关，起码掌握 SQL、Excel、Python 三件套，会用 Tableau，BI 这些最基础的数据工具，明白统计学原理，懂一点数据建模。

掌握这些的数据分析师，年薪 40w、进大厂，都不是问题。

如何接触业务场景、掌握数据能力？

难就难在，大部分人的工作都局限在小公司小项目里，根本接触不到什么大项目，更用不到什么高级工具。更不要提拆解、分析了。

锻炼实战能力，更是难上加难。

其实，弯道超车的最好方式，就是站在巨人的肩膀上，让大神领路。选择一个靠谱的实战课程，不仅学了有收获，还能节省大量的时间。

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