数据分析指南-你真的了解数据分析吗
👉春招已经开幕，很多同学在找工作时发现，咦，有个数据分析，看着比研发要求低多了，工资比运营高多了，是不是可以试试，但是这个岗位具体啥情况，网上搜了下，答案五花八门，真正情况是什么样的呢？
👊所以，本文主要给各位嗷嗷待哺的同学回答四个问题：
1️⃣第一：数据分析岗位待遇怎么样，跟产品、运营、研发对比呢，有没有优势？
2️⃣第二：数据分析门槛咋样，精通excel，各种公式用的666、精通sql、熟练掌握python是不是就稳了
3️⃣第三：数据分析主要干啥，是不是一通分析后指标蹭蹭上涨，收入翻倍，迎娶白富美
4️⃣第四：面试考什么，简历怎么写，需要包装一些kaggle之类的算法竞赛吗、需要网上copy一些分析案例吗、需要去搞个数据分析认证吗
第一：数据分析师待遇怎么样
👍结论先行，基本上能和研发持平，略高于产品，较大幅度高于运营。
当然了研发可以细分出来算法和业务研发「前端、后端、客户端」，产品可以细分为「用户产品、策略产品、增长产品、数据产品」，运营主要有「活动运营、用户运营、数据运营」等，按照细分职能会有一些交叉，比如说数据产品和数据分析这些区别啥的，感兴趣可以问我；
第二：数据分析门槛怎么样
废话先行，没啥门槛，你有大厂实习经验就行；
大家冷静，没有大厂实习经验，中小厂深度参与过业务项目也可以；
🤔都没有，那excel这个肯定是最常用的，但是一般不会考，你自己要熟悉，因为你要跟其他人合作，总不能拿数据库看数据；
❗sql这个100%是要考的，但是千万别说精通，因为目前有些会用测试库考核，你在本地那几条数据，怎么折腾都有数据，但是库里几百万、千万条数据，如果不太懂sql优化，可能半小时也没结果，那就尴尬了；
👊统计学也会考，但是都是结合一些场景，大概有几类，这里就不细说了。
第三：数据分析主要是干啥工作
官方说法，基于业务运营现状，利用科学的数据分析方法论，找到业务潜在的增长点和优化点，赋能业务。
说人话，分析业务现状，例如核心步骤转化率低是什么原因？为什么用户加购物车未付费等。
跟自己人说的话，产品在页面上做了个炫酷的按钮，数据老歌验一下相对于老版本是不是点击率有变化；运营做了个牛X的活动，帮忙看下拉了多少新用户，收益有没有提升；老板想看看现在大盘数据什么情况，整理个文档给他；
🔊注意，上面就是数据分析不同level干的事情，高阶的数据分析一定是可以达到官方说法级别，本文主要是给校招同学简单介绍情况，后续可以单独介绍下怎么做高阶分析师；
第四：面试考什么，简历怎么写
😅务虚说的话，面试考业务思维，但是这玩意太虚了，校招同学，有没有做过业务都不好说，更别说业务思维了；
所以，面试我们聊项目，一是题库的项目，给你场景，让你说分析思路（一般是指标体系构建、业务模型等）；第二个就是从简历项目抽出一个新的项目（把你的项目核心抽象出来，给你另一个不相关的业务，问你会怎么实现）；以我的经验，机器学习如果只是调包调参，就别写了。网上案例如果没有理解很透彻，也可以不写，我们题库很丰富，不用担心没有问题问你。
总结下：数据分析待遇还不错、有一定的门槛，从低阶跑数到高阶赋能业务增长都有，有相对成熟的成长体系。大家简历需要总结抽象核心方法论，切勿过度包装。
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