无论是想转行或是已经在数据分析行业工作了一段时间的分析师而言，20K都是一个不错的薪资。
但很多人不知道如何到达这个层级，今天小联就用比较浅显易懂的方式来介绍数据分析师的工作，希望帮助大家有个更好的职场发展规划。
01
职位背景
Position background
在某招聘软件上搜索了数据分析师，发现高于20K的数据分析师招聘要求基本如下图示；
1）经验3—5年
这个条件虽然在一众技术要求中显得不是那么显眼，但是这其实是一个很重要的条件。
较长的工作经验代表你有一定的项目经验，不会在工作中犯一些基础错误，公司想要的人才肯定是在熟悉完业务场景后能够直接上手的人。
3-5年的职场人，虽然算不上经验丰富，但是在职场上已经摸索了几年了，一些基本的职场规则和专业技能都掌握了，基本很快就能上手。并且她们对于自己也是有清晰的职业规划，离职率相对也低一些。
2）本科及以上
从各大招聘网站中，对数据分析的招聘要求来看，数据分析师的学历要求 50%是本科，17.2%是不限学历；数据分析师的经验要求不限经验的只有23.5%。
（当然从招聘信息中的学历和经验要求是这样滴，貌似对学历/经验的要求不是很高，但是在实际录取过程中学历高、有经验的求职者肯定还是更有优势滴~~）
学历只是一个基础排除项，但其实也并不是说专科的人就不能胜任这份工作了。
学历在一定程度上表明了学习能力的高低，在不了解面试者的情况下，有时学历比较高的求职者的机会就会更大一些。
02
能力要求
Ability requirement
1）思维能力
我们来细看该岗位的职位描述：
帮助业务解决问题，从而推进业务发展
某企业需分析本周全市门店的营收情况
8K的分析师：调取门店销售记录、成本管理等模块的数据，导出数据，利用Excel或者python工具，制作出数据可视化图表，报告中再加上两句数据解读：售出货品100000件、收入700万、净利润180万。
而20K的分析师：先全览公司的发展策略与近期业务调整策略，之后和老板探讨他的需求，接着利用比较分析找出异常值，并匹配具体业务场景，得出结论。
这就是同一岗位不同薪资的职场人的价值体现。
2）工具能力
对于新入门的数据分析师而言，基本上都还在用EXCEL或是利用函数和数据分析表来做一些报告就绰绰有余了。
可是想要在数据分析师的岗位上上升到更高的岗位，只靠EXCEL，光是取数就是一个庞大的工作，用EXCEL打开就需要半天，更别提复杂的分析操作了。
所以数据分析师需要掌握一些专业的数据分析工具，以此来提高工作效率。
比如常用SQL取数平台(presto,hive等)、FineBI商业智能工具等等。
尽管对比完8K和20K岗位区别后，有的小伙伴还不是很清楚自身的能力在哪？
下面就将数据分析师的能力等级分为四个等级，大家可以自行对照下：
第一等级：跑数
跑数是每个数据分析师都会的技能，也是基础中的基础，如果连数都跑不出来的话，说明在技能方面需要有大大的提升了。
第二等级：从数据到建议
想要从第一层到第二层最关键的一点在于，不能只是单纯的跑数，更应该将自己跑的数看一遍，在解读数据的基础上，提一些业务上的建议，找一找数据变现的机会。
第三等级：做梳理
当我们提出建议的时候，很容易被业务驳回，这时候就需要一番唇枪舌战来坚持自己的想法。但其实真正老练的数据分析师，根本不会牵涉到这种争论里。 比起用口舌，他们更喜欢将情况梳理清楚。一个优秀的数据分析师，在接受到一条建议时，第一时间一定不是，我要去否定它或是肯定它，而是，这个建议是从哪个角度思考的，该维度的MECE分类是什么，只有站在广角，才是数据的视角。
第四等级：下判断
优秀的判断力是每个数据分析师追求的终极目标，无论我们会多少工具，报表做的多么精美，能够基于数据对业务做出正确的走势才是该岗位的最大职责所在，所以一个优秀的数据分析师一定需要能够根据数据来修正自己的判断逻辑，使得业务的走势越来越精准。
03
写在最后
Write at the end
大部分的数据分析师都在第二层徘徊，止步不前，能够优秀做到第三层的同学已经少之又少。如果觉得思维比较难以学会，可以先从技术方面入手。
如果想成为高薪酬的数据分析师，思维可以慢慢在业务中学会，数据分析工具的学习还是尽快吧，这是影响薪酬的非常重要的部分。