前段時間在同行群裡聊天，聊到了行業薪資的問題，發現了個有趣的事。
資料分析師的薪資差距竟然可以這麼大？
我們先看看資料，拿北京來說，
資料分析師的平均月薪在 22k 以上，如果是在網際網路大廠，月薪 30k-40k 是很容易的。
按這個資料來看，資料分析師的收入是不錯的，但現實並沒有那麼美好，大多數人的薪資是 10k 出頭，甚至一些二、三線城市的資料分析師月薪只有 6、7k。
從 6k 到 40k，究竟是什麼，導致了資料分析崗位的薪資待遇如此兩極分化？
事實上，是因為存在一些
“進階能力”
才帶來了如此巨大的薪資差別。
舉個很簡單的例子，我學弟所在的公司最近在推一個新產品，產品經理發現最近新使用者的留存比較差，找他分析原因。
如果是初級資料專員，只能一攤手，我也不知道啊，你們產品經理又想甩鍋了嗎？
結果就可想而知了，不是和產品經理上演拳皇，就是收拾東西走人。
高階資料分析師，比如我學弟，他的“進階能力”體現在：
不僅僅能分析資料，更可以看到數字背後的問題。
由上至下來分析，透過使用者畫像、問題假設等方法，發現四、五線城市的使用者對現階段產品的需求度低，並進一步找到具體原因。
更高階的資料分析專家，“進階能力”在於：直接指導業務。
透過資料建模，演算法模型，預測出將要產生的結果，並告知業務組或者領導，如何去最佳化，怎麼提升轉化。
三種資料分析師，能給公司提供的價值一目瞭然，誰有上升空間，誰有失業的風險，就不言而喻了。
所以說到底，資料分析師這三個進階能力，你得有：
資料分析工具，這是基礎。
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 等常用的資料工具都學會。
分析方法和模型，這是進階。
需要掌握資料分析方法和模型，起碼知道在哪埋點、知道有了資料怎麼處理，出了異常如何排查，如何建立長效統計模型等等。
深刻的業務認知，這是你的價值。
你只有抓住業務本質，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績表現。
掌握了這三個能力，月薪往 35k 要，肯定沒啥問題。
那怎麼能達到這個水平呢？誰網盤還沒有個幾十個 G 的資料呢，最後不還是留著過年。
所以我的建議是別自學，而是
要跟著大佬學，畢竟人家經歷過真實的專案，從實操中總結出的方法，肯定能讓你少走不少彎路。
我看過市面上很多課程，都是教你工具怎麼使用，但沒辦法幫你擺脫“人肉取數機”，更不能從業務角度帶你做資料分析。
分享個我的“捷徑”給你吧，我推薦你參與拉勾教育的
《資料分析實戰訓練營》
，由行業牛逼老師手把手的帶著你在專案裡實戰學習。
不光能學到資料分析所有必須的能力，更能用大廠真實專案練手，在實操中鍛鍊能力。更厲害的是，
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線上教育使用者活躍指標分析與使用者畫像構建
購物APP使用者行為分析
使用者流失預測
電商業動銷資料監控儀
等等
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保證了專案足夠的資料量級和真實性。
2、從工具到業務，學的超級系統全面
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資料提取、統計學知識、程式語言、資料探勘、資料分析思維、BI視覺化工具
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課程一共 10 個階段，分為基礎篇、進階篇和高階篇，循序漸進的幫你吃透資料分析。
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4、業界資料大咖線上授課
從主講到導師，都是一線網際網路公司大牛，
全部是來自滴滴、位元組、平安銀行、百度、愛奇藝等大廠的資料分析專家，實打實地做過資料分析工作
，所以講的內容更接地氣，更實用。
總結一下，行業大牛導師陣容、350 多個課時（市面普遍是 100 個課時）、5 個月實戰訓練，
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不得不說
，這是我見過最值的線上課程。
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