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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