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

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(huì)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(jí)，只會(huì)被動(dòng)的取數(shù)。
查一下該業(yè)務(wù)線DAU，跳出率，留存時(shí)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(diǎn)是：沒辦法解決業(yè)務(wù)的問題，業(yè)務(wù)部門缺什么數(shù)據(jù)，我就取什么數(shù)據(jù)... 常被調(diào)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(jí)，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(biāo)-問題假設(shè)-改進(jìn)方案-驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)了是四五線城市用戶不喜歡現(xiàn)在冷啟動(dòng)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(yīng)該沒啥問題。 第三類：高級(jí)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)。
除了完成該數(shù)據(jù)分析之外，可能還會(huì)去了解下行業(yè)的平均數(shù)據(jù)，看一下競(jìng)品的模式，然后跟一線業(yè)務(wù)聊，跟不同部門的領(lǐng)導(dǎo)聊，分析到底這個(gè)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(huì)聽誰(shuí)的？升職加薪時(shí)領(lǐng)導(dǎo)會(huì)考慮誰(shuí)？ 02數(shù)據(jù)分析師這三個(gè)能力，你得有 如果你還處在取數(shù)階段，不用慌，這是個(gè)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(xiǎn)了，你需要馬上提升這三項(xiàng)能力： 數(shù)據(jù)分析工具，這是基礎(chǔ)不用說。但不要以為只會(huì) 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(xué)會(huì)。 分析方法和模型，這是進(jìn)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(diǎn)、如何建立長(zhǎng)效統(tǒng)計(jì)模型。 深刻的業(yè)務(wù)認(rèn)知，這是你的價(jià)值。你只有抓住業(yè)務(wù)本質(zhì)，你分析出出來的結(jié)論和報(bào)告，才有建設(shè)性 ，能影響決策甚至提升業(yè)績(jī)表現(xiàn)。 轉(zhuǎn)載自：菜鳥學(xué) Python
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