内容简介：有同学问：陈老师，满互联网都是“如何从0到1学数据分析”，可我想知道，如果再晋升的话，比如去到月薪3w，5w，需要什么样的知识与能力储备？这个话题很容易变成高薪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。而他的经验，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。
有同学问：陈老师，满互联网都是“如何从0到1学数据分析”，可我想知道，如果再晋升的话，比如去到月薪3w，5w，需要什么样的知识与能力储备？
这个话题很容易变成高薪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。而他的经验，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？我的前途在哪里？
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。
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，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，而且懂数据分析能力，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。
l 懂数据分析能快速了解现状
l 懂数据分析能全面积累经验
l 懂数据分析能做出更好业绩
l 懂数据分析能汇报讲的更靓
l 懂数据分析能帮大老板分忧
不上管理层就见鬼了。而有困惑的同学们，和理想状态差的，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？样样都懂样样不精怎么破！
是滴，在小厂做开发的同学都有这种体验。
l 比如在大厂面试造航母，工作拧螺丝的。
l 比如在单挑式架构里当人肉跑数机，一天2000行 sql 的。
l 比如在草台班子当全栈！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的。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！
想进一步提升，当然得有一门看家本领！ 技术会淘汰，产品会迭代！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。
l 把零散的报表整成数据监控体系
l 把每次拍脑袋的评估整成数据考核体系
l 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
l 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。
编程语言换了，但如何用数据产出效益、分析业务的经验沉淀下来了，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；要管理需求，压缩临时跑数；要和业务方谈判，多争取露脸机会，提升老板的价值感。只有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，最后才能从无休无止的打杂里解放出来，才有精力积累经验。
困惑三：跳来跳去遇到瓶颈了！为啥不能每年都涨薪30%
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。挑一挑涨涨薪很正常。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，想长久的挣钱又是另一回事。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。
这也是为啥网上分享，大多是从0到1的原因。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。技术类的文章就是拳怕少壮。技术领域可没有什么祖专代码，新技术永远更牛逼，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。我是科班出身（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13年过去，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，还真的挺多。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？”
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。要在机遇到来前提前做好准备，
最后总结一下，如果归纳一下从1到10的数据分析师成长之路，可以从以下五个方面做准备：
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. 积累业务知识，逐步做出成绩
4. 锻炼分析思维，建立能力壁垒
5. 增强工作能力，保障工作顺利
SO，2019年，我们不重复从0到1，我们整点从1到10的干货。后边会持续分享技能与能力提升方法，大家记得追剧哦。另，拳怕少壮吗，所以技术部分，会由python爱好者社区唯一小编，微软MVP王大伟老师来分享。敬请期待。
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