數據分析師如何晉升詳細資料分析

有同學問：陳老師，滿互聯網都是“如何從0到1學數據分析”，可我想知道，如果再晉升的話，比如去到月薪3w，5w，需要什么樣的知識與能力儲備？

這個話題，很容易變成高薪的數據分析師們的曬命貼。問題是，如果一個同學真的科班出身，985碩士、畢業進大公司、領導賞識、同事配合、每次跳槽都踩中風口，他也不需要問這種問題了。而他的出身和運氣，也是真正有問題的同學們無法復制的。所以我想換個角度，從同學們現在面臨的困惑出發，看看可以怎么解決。

困惑一：我干的是數據分析嗎？我的前途在哪里？

有此類困惑的同學，大多是從事數據分析工作，但沒有數據分析名份的。如下圖，比如在業務部門承擔分析任務的同學。雖然做的也是銷售分析、商品分析、運營分析?？杉寄苌现褂趀xcel，能力上止于出個報表。一個部門大家都在忙業務，只有自己在跑數，完全看不到前途。

名字可能叫“數據分析XX”可沒有獨立部門，掛在業務下邊，始終晉升空間非常有限

特別是開發能力差的同學，就更郁悶了。有開發能力的同學，可能還想著自學python跳個槽。沒有開發能力的同學，就會陷入深深的懷疑：我非要當個程序員才有前途？我為什么要當個程序員？難道沒有不當程序員且有錢的人？

當然有，大把。而且掌握數據分析能力，很容易成為其中的一員。因為業務崗位加薪的核心就是上管理層，而數據分析能力，是上管理層的核心能力之一。

懂數據分析，能快速了解現狀

懂數據分析，能全面積累經驗

懂數據分析，能做出更好業績

懂數據分析，能匯報講的更靚

懂數據分析，能幫大老板分憂

有這么多加持，不上管理層就見鬼了。那些有困惑的同學，和上管理層的差距，是業務知識而非數據技能。想在業務部門做領導，懂業務是第一位的，數據是強化業務的手段，不能替代業務本身。想從這條路突圍的同學們，強化業務能力是第一要務。學不了開發，就別逼死自己學了。開發照樣有他們的困惑。

困惑二：這打雜的鬼日子什么時候是頭？樣樣都懂樣樣不精怎么破！

是滴，做開發的同學都有這種體驗。

在大廠雖然部門齊全，可部門間深溝高壘，部門內面試造航母，工作擰螺絲的。

在單挑式架構里當人肉跑數機，一天2000行sql的。

在草臺班子當全棧！數倉，可視化，BI，爬蟲樣樣都整一點，結果去大廠面試樣樣不精的。簡歷還不好看……

剛畢業的年輕人可能體驗還好，覺得進步快。持續了2-3年這種狀態的就蛋疼了。技術本身也在淘汰??！沒系統工作經驗，新技術又要學，壓力山大！

組織齊全了，排隊等著升的人就多，經常擰螺絲，晉升的空間就少；組織不全，升都沒得升，看似全棧，實則樣樣不強。

想進一步提升，當然得有一門看家本領！技術經常被淘汰，但產品可以迭代升級。所以想要突破打雜困境，得想辦法積累一個屬于自己的、產品化的經驗。

把零散的報表整成數據監控體系

把每次拍腦袋的評估整成數據考核體系

在推薦、廣告等算法上有所突破，而不是自己瞎搗鼓個沒人看的聚類分析

在推送響應等有業績的地方產出產品，而不是每次用時間序列法預測個銷量走勢再被業務噴回來。

編程語言可以換，但如何用數據產出效益、推動業務的經驗卻沉淀越多，自己就自然越老越值錢。然而想達到這一步，需要的是工作能力，特別是管理能力。要：

理解和識別業務需求，找到那些值錢的部分；

合理規劃分類需求，壓縮臨時跑數，推動業務用BI產品；

控制業務方期望值，正確引導數據分析用法，減少黑鍋

和業務方談判，多爭取露臉機會，提升老板的價值感。

這樣，才能給自己小組多爭取人手，才能減少臨時跑數需求，才能提高BI產品使用率，才能從無休無止的打雜里解放出來，才有精力積累經驗，才能輸出和迭代產品。

困惑三：跳來跳去遇到瓶頸了！為啥不能每年都漲薪30%

做開發的前五年是跳槽的黃金年齡，技術還沒被淘汰，經驗越來越多，單身還能狂加班，人見人愛。挑一挑漲漲薪很正常。越到后邊壓力就會越大，技術已經開始更新，自己年齡也大了，薪資也到了一定水平。這時候很容易被hr各種卡：學歷為什么不夠！頻繁跳槽，我們看不上！沒有大廠經驗??！……

說到底，還是職業規劃的問題。學習技能是一回事，掙錢是另一回事，想長久的掙錢又是另一回事。真想長期考慮做什么行當，目光就得開闊一些，就得考慮在什么城市，走什么線路，做多久，是否有機會攢技能與經驗。而不是眼前幾K幾K。就得考慮自身條件，看自己的學歷、工作經驗能往哪個方向走。

“我想加入互聯網行業”——互聯網行業有好幾十個分類呢！螞蟻金服和蝗蟲理財能比嗎……所以職業發展問題，真不是今年12K，明年13K，年年漲1K的事，要擴寬見識，多角度比較才行

為啥網上分享，大多寫從0到1？網上寫文章的作者，大部分自己才畢業2-3年，甚至還沒畢業。未來是啥樣他們也不知道。不過這本身沒啥問題，因為現在數據分析的熱門博主作者，都是開發出身。技術類的工作就是拳怕少壯。技術領域可沒有什么祖專代碼，新技術永遠更牛逼，自然更適合年輕人來講。至于那些老頭子，如果已經熬出頭的，早就老婆孩子熱炕頭，周六開著沃爾沃去郊區釣魚。沒熬出頭的，自己還在糾結要不要21天0基礎學習人工智能呢，自然不會開口。

陳老師是個特例。因為我現在的主要職責，就是教（hu）育（you）客（xiang）戶（mu），具體開發早就交給下邊9個小伙子去干了。所以非常樂于跟大家分享。我本人是科班出身（985應用數學），我的朋友從事數據的相當多，我本人大部分時間在乙方，見過了太多滄海桑田。當年我在校的時候還在學dephi，VB，我本科畢業設計還在用C#寫網站，研究生畢業設計還在用lingo……

本科畢業13年，技術早就淘汰了無數輪，然而我和我的朋友們，卻用數據分析，以不同的方式，給自己謀取到了還不錯的生活。如下圖所示，還真的挺多門路。特別是走管理線。雖然眼前看起來機會很少，可拉長到13年來看，機會大把，唯一的問題是：“機會到來的時候，你準備好了嗎？”

在國內企業，不上領導崗位想漲薪就是扯的，員工崗太容易遇到瓶頸了。雖然我們都喜歡吐槽自己的領導，可當取而代之，卻是比艸爹罵娘更好的方法

我們幾個老頭子聊天，常感慨生不逢時?！澳憧船F在搞算法的小年輕，畢業年薪50w！”這種話常在耳邊?！翱墒欠催^來看，我們月薪1萬買房的時候，房價也才1萬啊，憑啥現在的年輕人不能多拿點呢”——我補充道。每個時代，每個人都可以找到屬于自己的成功方式。問題是，要真的結合自己的情況，思考“我”可以怎么做。才能在機遇到來時做好準備。

最后總結一下，如果歸納一下從1到10的數據分析師成長之路，可以從以下五個方面做準備：

如果要拍順序，應該是職業發展—技術操作—工作能力—業務知識—分析思維的順序去提升，初入職場一技之長非常重要。

分析自己的現狀，看清方向

提升技術能力，為起步做準備

增強工作能力，保障工作順利

積累業務知識，逐步做出成績

鍛煉分析思維，建立能力壁壘