前段时间,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。
或者说,能否具备“定义问题搭建框架数据提取数据清洗数据分析可视化总结建议”这样一套完整的能力闭环。
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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