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数据分析师如何避免被淘汰？

百家 作者：数据分析 2021-04-14 09:24:14
这两天面试了几个数据分析岗的候选人，结果一个都没录用，感触颇深。

这几个候选人大都干了好今年的数据岗，结果一问经历，不是只会跑数，就是只会做表，做过的项目寥寥无几。

但我这个岗位基本要求是要有至少两个完整项目经验。

我也尝试用真实场景去测试他们的数据分析能力，看看有没有培养空间，结果都让我很失望——

最基础的拆解业务场景，制定数据指标，以及通过什么样的工具和流程去分析结果都说不上来。

不是索性就胡说八道，有的甚至直接就被问住了。

1
为啥别人都能拿30k 以上

老实说，现在很多人挂着“数据分析师”的 Title，其实就是个人肉跑数机。

几年的工作的下来，当初和你一起入职的可能都跳了两三个公司，月薪30k、40k了，自己连个像样的简历都写不出来，年纪越来越大，说不慌那是假的。

职场上很多事就是如此，可能一开始别人只比你努力 10%，但是经年累月，和你的差距就越拉越大，直至看不到身影。

打了这么多年工，这样的事见了太多太多——为啥有的人能脱颖而出，有的人就碌碌无为一生？

刨去运气、风口等因素，我思考的答案是：进阶能力。

就以数据分析岗为例，虽然挂的都是“数据分析师”的头衔，工作内容可能迥然不同——

小公司数据分析专员（取数的）：通过SQL数据库取数，利用Excel制作各种报表，生成各种报告给各部门及领导过目。

中型公司数据开发工程师（出报表的）：有了熟悉的业务方向，可能是金融，可能是教育，会用Python爬虫抓取数据，能生成漂亮的可视化报表，有一定的数据建模能力。

大公司高级数据分析师或VP（管业务的）：精通各种数据工具就不说了，更重要的具有丰富的项目经验和数据分析思维。能发现业务异动的原因，能从长远角度指导业务方向。

这三个段位，基本上也是大公司对数据分析师三个层级能力的要求：会取数、能解决具体问题、能指导业务。

2
以一个具体的问题为例

某天，一个教育公司的产品经理发现最近新用户的留存比较差，希望能通过数据分析上找找原因。

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~

中级数据分析师，就可以通过用户画像、问题假设等方法，发现现在冷启动推送的产品不对四五线用户的口味，找到了新用户留存差的真正原因。

高级数据工程师，则会通过数据建模，算法模型，预测出将要产生的结果，指导业务组或者领导，如何去优化，怎么提升业绩。

如果你现在还处在第一、第二阶段，那也不用慌，都是从这个过程过来的，学就是了。当然了，要是工作好几年还是原地踏步，那就有点危险了。

推荐一下我自己的学习方法，主要包括这几点——

1. 多看分析报告，琢磨他们的思路，多和牛人交流，包括参加一些专栏讲座等。

2. 产品/运营来给你要数据的时候，可以和他们多聊聊，问问他们为什么要这个数据，拿到数据打算怎么办。

3. 主动思考，在平时就结合业务场景去拆解数据、多实践不同行业优质案例，尝试理解每一个决策背后的原因。

但是工具好学，如何快速掌握数据分析思维，又如何应用到实际工作中呢？小公司也就只需要会 Excel，SQL 就行了，也没有机会去学习大厂该具备的技能。

在这里，我强烈推荐下拉勾的《数据分析实战训练营》。拉勾因为做招聘，可以说是最了解企业招人需求的，课程教的都是最实用的东西。

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