数据分析师真的需要会Python吗？

前段时间在同行群里聊天，聊到了行业薪资的问题，发现了个有趣的事：数据分析师的薪资差距竟然可以这么大？

我们先看看数据，拿北京来说，数据分析师的平均月薪在 22k 以上，如果是在互联网大厂，月薪 30k-40k 是很容易的。

按这个数据来看，数据分析师的收入是不错的，但现实并没有那么美好，大多数人的薪资是 10k 出头，甚至一些二、三线城市的数据分析师月薪只有 6、7k。

从 6k 到 40k，究竟是什么，导致了数据分析岗位的薪资待遇如此两极分化？

事实上，是因为存在一些“进阶能力”才带来了如此巨大的薪资差别。

举个很简单的例子，我学弟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，你们产品经理又想甩锅了吗？

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。

高级数据分析师，比如我学弟，他的“进阶能力”体现在：不仅仅能分析数据，更可以看到数字背后的问题。

由上至下来分析，通过用户画像、问题假设等方法，发现四、五线城市的用户对现阶段产品的需求度低，并进一步找到具体原因。

更高级的数据分析专家，“进阶能力”在于：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，怎么提升转化。

三种数据分析师，能给公司提供的价值一目了然，谁有上升空间，谁有失业的风险，就不言而喻了。我总结了大厂的一些需求点、必考点和加薪点，也和大家展开说说。

但不要以为只会 Excel、SQL 就行了，想再多拿薪资，建议你们把 、、 等常用的数据工具都学会。

需要掌握数据分析方法和模型，起码知道在哪埋点、知道有了数据怎么处理，出了异常如何排查，如何建立长效统计模型等等。

你只有抓住业务本质，你分析出出来的结论和报告，才有建设性，能影响决策甚至提升业绩表现。

掌握了这三个能力，月薪往 35k 要，肯定没啥问题。

那怎么能达到这个水平呢？谁网盘还没有个几十个 G 的资料呢，最后不还是留着过年。

所以我的建议是别自学，而是要跟着大佬学，毕竟人家经历过真实的项目，从实操中总结出的方法，肯定能让你少走不少弯路。

我看过市面上很多课程，都是教你工具怎么使用，但没办法帮你摆脱“人肉取数机”，更不能从业务角度带你做数据分析。

分享个我的“捷径”给你吧，我推荐你参与拉勾教育的《数据分析实战训练营》，由行业牛逼老师手把手的带着你在真实项目里实战学习。

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在线教育用户活跃指标分析与用户画像构建

购物APP用户行为分析

用户流失预测

电商业动销数据监控仪

等等

重点是，课程中的项目都是拉勾自己的真实项目和合作互联网名企的项目，保证了项目足够的数据量级和真实性。

2、从工具到业务，学的超级系统全面

你将会真正站在业务角度上，构建属于自己的完整的数据分析能力闭环：数据提取、统计学知识、编程语言、数据挖掘、数据分析思维、BI可视化工具。

课程一共 10 个阶段，分为基础篇、进阶篇和高阶篇，循序渐进的帮你吃透数据分析。

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