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从0开始,数据分析师的晋升之路

释放双眼,带上耳机,听听看~!

这个话题,很容易变成高薪的数据分析师们的晒命贴。问题是,如果一个同学真的科班出身,985硕士、毕业进大公司、领导赏识、同事配合、每次跳槽都踩中风口,他也不需要问这种问题了。

而他的出身和运气,也是真正有问题的同学们无法复制的。所以我想换个角度,从同学们现在面临的困惑出发,看看可以怎么解决。

困惑一:我干的是数据分析吗?前途在哪?

有此类困惑的同学,大多是从事数据分析工作,但没有数据分析名份的。如下图,比如在业务部门承担分析任务的同学。虽然做的也是销售分析、商品分析、运营分析。可技能上止于excel,能力上止于出个报表。一个部门大家都在忙业务,只有自己在跑数,完全看不到前途。

从0开始,数据分析师的晋升之路

名字可能叫“数据分析XX”可没有独立部门,挂在业务下边,始终晋升空间非常有限。

特别是开发能力差的同学,就更郁闷了。有开发能力的同学,可能还想着自学python跳个槽。没有开发能力的同学,就会陷入深深的怀疑:我非要当个程序员才有前途?我为什么要当个程序员?难道没有不当程序员且有钱的人?

当然有,大把。而且掌握数据分析能力,很容易成为其中的一员。因为业务岗位加薪的核心就是上管理层,而数据分析能力,是上管理层的核心能力之一。

懂数据分析,能快速了解现状
懂数据分析,能全面积累经验
懂数据分析,能做出更好业绩
懂数据分析,能汇报讲的更靓
懂数据分析,能帮大老板分忧

有这么多加持,不上管理层就见鬼了。那些有困惑的同学,和上管理层的差距,是业务知识而非数据技能。想在业务部门做领导,懂业务是第一位的,数据是强化业务的手段,不能替代业务本身。

想从这条路突围的同学们,强化业务能力是第一要务。学不了开发,就别逼死自己学了。开发照样有他们的困惑。

困惑二:这打杂的鬼日子什么时候是头?

是滴,做开发的同学都有这种体验:

  • 在大厂虽然部门齐全,可部门间深沟高垒,部门内面试造航母,工作拧螺丝。
  • 在单挑式架构里当人肉跑数机,一天2000行sql。
  • 在草台班子当全栈!数仓,可视化,BI,爬虫样样都整一点,结果去大厂面试样样不精。简历还不好看……

刚毕业的年轻人可能体验还好,觉得进步快。持续了2-3年这种状态的就蛋疼了。技术本身也在淘汰啊!没系统工作经验,新技术又要学,压力山大!

从0开始,数据分析师的晋升之路

组织齐全了,排队等着升的人就多,经常拧螺丝,晋升的空间就少;组织不全,升都没得升,看似全栈,实则样样不强。

想进一步提升,当然得有一门看家本领!技术经常被淘汰,但产品可以迭代升级。

所以想要突破打杂困境,得想办法积累一个属于自己的、产品化的经验:

  • 把零散的报表整成数据监控体系
  • 把每次拍脑袋的评估整成数据考核体系
  • 在推荐、广告等算法上有所突破,而不是自己瞎捣鼓个没人看的聚类分析
  • 在推送响应等有业绩的地方产出产品,而不是每次用时间序列法预测个销量走势再被业务喷回来。

编程语言可以换,但如何用数据产出效益、推动业务的经验却沉淀越多,自己就自然越老越值钱。

然而想达到这一步,需要的是工作能力,特别是管理能力。要:

  • 理解和识别业务需求,找到那些值钱的部分;
  • 合理规划分类需求,压缩临时跑数,推动业务用BI产品;
  • 控制业务方期望值,正确引导数据分析用法,减少黑锅;
  • 和业务方谈判,多争取露脸机会,提升老板的价值感。

这样,才能给自己小组多争取人手,才能减少临时跑数需求,才能提高BI产品使用率,才能从无休无止的打杂里解放出来,才有精力积累经验,才能输出和迭代产品。

困惑三:跳来跳去遇到瓶颈了!怎么办?

做开发的前五年是跳槽的黄金年龄,技术还没被淘汰,经验越来越多,单身还能狂加班,人见人爱。跳一跳涨涨薪很正常。

越到后边压力就会越大,技术已经开始更新,自己年龄也大了,薪资也到了一定水平。这时候很容易被hr各种卡:学历为什么不够!频繁跳槽,我们看不上!没有大厂经验啊!……

说到底,还是职业规划的问题。学习技能是一回事,挣钱是另一回事,想长久地挣钱又是另一回事。真想长期考虑做什么行当,目光就得开阔一些,就得考虑在什么城市,走什么线路,做多久,是否有机会攒技能与经验。而不是眼前几K几K。就得考虑自身条件,看自己的学历、工作经验能往哪个方向走。

从0开始,数据分析师的晋升之路

“我想加入互联网行业”——互联网行业有好几十个分类呢!蚂蚁金服和蝗虫理财能比吗……所以职业发展问题,真不是今年12K,明年13K,年年涨1K的事,要扩宽见识,多角度比较才行。

为啥网上分享,大多写从0到1?网上写文章的作者,大部分自己才毕业2-3年,甚至还没毕业。未来是啥样他们也不知道。

不过这本身没啥问题,因为现在数据分析的热门博主作者,都是开发出身。技术类的工作就是拳怕少壮。技术领域可没有什么祖专代码,新技术永远更牛逼,自然更适合年轻人来讲。

至于那些老头子,如果已经熬出头的,早就老婆孩子热炕头,周六开着沃尔沃去郊区钓鱼。没熬出头的,自己还在纠结要不要21天0基础学习人工智能呢,自然不会开口。

陈老师是个特例。因为我现在的主要职责,就是教(hu)育(you)客(xiang)户(mu),具体开发早就交给小伙子去干了。所以非常乐于跟大家分享。我本人是科班出身(985应用数学),我的朋友从事数据的相当多,我本人大部分时间在乙方,见过了太多沧海桑田。当年我在校的时候还在学dephi,VB,我本科毕业设计还在用C#写网站,研究生毕业设计还在用lingo……

毕业十几年,技术早就淘汰了无数轮,然而我和我的朋友们,却用数据分析,以不同的方式,给自己谋取到了还不错的生活。如下图所示,还真的挺多门路。特别是走管理线。虽然眼前看起来机会很少,可拉长到13年来看,机会大把,唯一的问题是:“机会到来的时候,你准备好了吗?”。

从0开始,数据分析师的晋升之路

在国内企业,不上领导岗位想涨薪就是扯的,员工岗太容易遇到瓶颈了。虽然我们都喜欢吐槽自己的领导,可当取而代之,却是比艹爹骂娘更好的方法。

我们几个老头子聊天,常感慨生不逢时。“你看现在搞算法的小年轻,毕业年薪50w!”这种话常在耳边。“可是反过来看,我们月薪1万买房的时候,房价也才1万啊,凭啥现在的年轻人不能多拿点呢”——我补充道。

每个时代,每个人都可以找到属于自己的成功方式。问题是,要真的结合自己的情况,思考“我”可以怎么做。才能在机遇到来时做好准备。

最后总结一下,如果归纳一下从0开始的数据分析师成长之路,可以从以下五个方面做准备:

从0开始,数据分析师的晋升之路

如果要排顺序,应该是职业发展—技术操作—工作能力—业务知识—分析思维的顺序去提升,初入职场一技之长非常重要。

  1. 分析自己的现状,看清方向
  2. 提升技术能力,为起步做准备
  3. 增强工作能力,保障工作顺利
  4. 积累业务知识,逐步做出成绩
  5. 锻炼分析思维,建立能力壁垒

SO,陈老师后边会持续分享技能与能力提升方法,大家记得追剧哦。

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