大廠需要什麼樣的數據分析師？
隨着數據分析崗位的正規化，很多新人也進入到這個行業中來，一些從業者明顯感覺到了壓力。
從最新的崗位JD上，也能看出，從SQL、Python到建模分析、Tableau，對數據分析崗位的要求，是越來越高了。
數據分析師到底要掌握什麼樣的能力？我們要如何適應新的要求，避免被淘汰？
今天我們就來好好聊聊。
一
縱覽各大公司的需求，我發現，一個優秀的數據分析師，必須具備三方面的能力：
1. 數據分析技能
一般來說，數據分析所用到的技能主要有這7種：
1）統計分析： 數據分析的基石，以更科學的角度看待數據，接近背後的“真相”。
2）可視化輔助工具： Excel、BI工具、Python
3）大數據處理框架： Hadoop、Storm、Spark
4）數據庫： SQL、MySql、DB
5）數據倉庫： SSIS、SSAS
6）數據挖掘工具： Matlab、R語言、Python
7）挖掘算法： 數據結構、一致性
當然，業務線不同，行業不同，常用的工具類型也不一樣。但最基礎的，肯定是Excel、SQL、Python三件套。
2. 獨到的分析思維和表達
一份數據分析報告不是簡單描述事件什麼時候發生、如何發生，而是要根據數據結論，去告訴業務組或者領導，如何去優化，之後會往什麼方向走，怎麼提升業績。
也就是說，有了數據，還要知道怎麼分析，所以一定要有一套完整的數據分析方法論，起碼知道出了異常怎麼排查，在哪埋點做A/B Test，如何建立長效統計模型等。
當然，有了分析結論之後，如何表達，如何讓業務部門讀懂看懂，就需要通過熟練運用各種圖表、可視化工具，包括PPT等去生成一個優秀的報告。
3. 深刻的業務認知
只有拓寬眼界，既瞭解行業實際，又抓住業務本質，才能提出有建設性的意見給運營、產品、領導，才能優化流程，提升業務表現。
這一點其實才是數據分析師的價值所在，很多數據分析師之所以遇到瓶頸，薪資上不去，職級不提升，成了人肉取數機，就是因爲缺乏業務認知。
二
技能決定的是你的下限，而業務和思維則決定了你的上限。
以上三個素質，其實也是初級、中級、高級數據分析師的三個分水嶺。
底層數據分析師，或者說數據專員，基本上等同於跑數工具人。工具可能用的很熟練，但是隻會給別人處理需求，業務覺得哪裏有異常，就跑哪裏的數據。
中級一點的數據分析師，這時候可能已經是部門的leader了，可以獨立解決一些問題，如當日UV下滑，轉化率不高的處理等，可以通過用戶畫像、問題假設等方法，定位原因並解決。
更高級的數據分析師，一般是專家級或者業務線負責人的級別，不光能描述事情爲什麼發生，產生了什麼影響，更能通過深刻的業務認知，預測業務的走向，指導如何提升業績。
這三種數據分析師給公司提供的價值一目瞭然，也自然是越高級的越受重視，越不會被淘汰。
如果你還是處於最底層或者中級的數據分析崗，那我必須提醒你，不要停留在自己的舒適區，不要讓自己被更廉價的新人取代！
三
如何掌握這三種素質，晉升高級數據分析師？
工具還比較好入門，但思維和業務認知都是建立在大量的項目經驗，還有深厚的技術積累的基礎上的。
有人說，我現在就是一個小公司的數據分析專員，平時光處理業務的需求就焦頭爛額，也接觸不到完整的業務，更不要提拆解、分析了，怎麼去學習提升？
我不建議你直接去自學，一是學不到專業的知識架構，以及行業最需要的技能。
二是不能接觸真實業務，學了也沒用。
彎道超車的最好方式，還是站在巨人的肩膀上，讓大神領路，最好是選擇一個靠譜的實戰課程。
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爲什麼敢這麼做？還是因爲課程的質量保障。
具體說一下拉勾的 《數據分析實戰訓練營》。
課程基於行業實際需求定製，不光能學到數據分析所有必須的能力，更能用大廠真實項目練手，在實操中鍛鍊能力。
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四
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2. 從工具到業務，學的超級全面：
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課程全部基於真實案例，都是一個個完整的項目，如活躍指標分析、用戶流失預測等，全程讓你上手，學會了，直接就能在工作中照着用。
4. 一線數據分析師授課：
從主講到導師，都是一線互聯網公司大牛，全部是來自滴滴、字節、平安銀行、百度、愛奇藝等大廠的數據分析專家，實打實地做過數據分析工作，所以講的內容更接地氣，更實用。
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格蘭傑老師-拉勾網首席數據專家 （P10） 10 年數據服務/電商/互聯網/金融/電信/遊戲和團隊管理經驗 工作經歷：滴滴/字節跳動/平安銀行。
三豐老師--數據分析專家 技術總監，13 年技術崗位經驗，資深數據專家。工作經歷：中華網/實達軟件。
無忌老師--數據分析專家 對外經貿統計學專業出身，8 年資深數據分析工作經驗。工作經歷：百度/愛奇藝/新浪。……
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