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Python 數(shù)據(jù)分析崗10k 和 30k+ 有什么區(qū)別?

猿友 2021-03-25 17:25:29 瀏覽數(shù) (1994)
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Python 數(shù)據(jù)分析崗是非常吃香的行業(yè),但也有分10k~30K,那么你知道這兩者為什么差別這么大嗎?某天,阿里九九的產(chǎn)品經(jīng)理發(fā)現(xiàn)最近新用戶的留存比較差,找到數(shù)據(jù)分析師小王:小王啊,最近新用戶的留存比較差,你能幫忙分析一下原因不?

如果是你,你會怎么做?
01我見過的數(shù)據(jù)分析師一般有這幾種處理方式:
第一類:初級,只會被動的取數(shù)。
查一下該業(yè)務線DAU,跳出率,留存時間等數(shù)據(jù),交給產(chǎn)品經(jīng)理,完成了。
這種數(shù)據(jù)分析師是最常見的,也是我很多讀者的工作狀態(tài),特點是:沒辦法解決業(yè)務的問題,業(yè)務部門缺什么數(shù)據(jù),我就取什么數(shù)據(jù)... 常被調侃叫”茶樹菇 / 表哥 / 表姐“,他們的薪資大部分在20k以內(nèi)。 
第二類:中級,解決具體問題。
采用由上至下的思維方式來分析,通過做用戶畫像-尋找差異-差異量化成指標-問題假設-改進方案-驗證,發(fā)現(xiàn)了是四五線城市用戶不喜歡現(xiàn)在冷啟動推送的產(chǎn)品,才是新用戶留存差的真正原因。能做到這樣,20k 往上應該沒啥問題。 第三類:高級,指導業(yè)務。
除了完成該數(shù)據(jù)分析之外,可能還會去了解下行業(yè)的平均數(shù)據(jù),看一下競品的模式,然后跟一線業(yè)務聊,跟不同部門的領導聊,分析到底這個是不是數(shù)據(jù)問題?


最后,幫助大家梳理清楚有幾條路,要怎么走這條路。能參與公司決策,工資水平肯定不用說了。
你說,產(chǎn)品經(jīng)理會聽誰的?升職加薪時領導會考慮誰? 02數(shù)據(jù)分析師這三個能力,你得有 如果你還處在取數(shù)階段,不用慌,這是個必經(jīng)的過程,但是工作了三五年,還被叫表哥表姐的話,就很危險了,你需要馬上提升這三項能力: 數(shù)據(jù)分析工具,這是基礎不用說。但不要以為只會 Excel、SQL 就行了,想再多拿薪資,建議你們把Python、Tableau、powerBI 等常用的數(shù)據(jù)工具都學會。 分析方法和模型,這是進階。到這階段了,只是掌握工具肯定是不行的,需要掌握數(shù)據(jù)分析方法和模型,起碼知道在哪埋點、如何建立長效統(tǒng)計模型。 深刻的業(yè)務認知,這是你的價值。你只有抓住業(yè)務本質,你分析出出來的結論和報告,才有建設性 ,能影響決策甚至提升業(yè)績表現(xiàn)。 轉載自:菜鳥學 Python
以上就是小編為您整理的關于 Python 數(shù)據(jù)分析崗10k 和 30k+ 有什么區(qū)別? 的全部內(nèi)容



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