京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
前几天,我们数据分析就业班新报名的一个学员跟我们聊起了她的报名原因:她在面试一家心仪行业头部大厂的市场总监岗位时,三面的业务笔试70%内容都需要用数据分析来解答。虽然市场工作经验、管理能力和资源都不错,但还是遗憾的折戟沉沙。
所以她痛定思痛找到CDA数据分析师,一定要快速又有保障的系统掌握数据分析的能力。
上面这个学员遇到的这个问题不是个例,而是现在职场高阶晋升的普遍需求。
CDA数据分析师小编想起了知乎上有一个很火的帖子:如何能够拿到年薪50万?这个帖子受到了很多人的关注。
我个人认为想要拿到年薪50万,首先你要能够为公司带来相应的价值。
我和很多互联网从业者都交流过,他们大部分人一致认为自己工资不高的原因是因为待在小公司,如果换在阿里、腾讯、华为等企业,就一定能够拿到高薪。
不可否认这是其中的一个因素,但是你有没有想过,你目前掌握的技能支持你拿到年薪50万吗?
有很多人说自己的专业水平在行业同等职位中已经属于上层水平,但我想说的是这还远远不够。你想要拿到高薪,就一定要拥有一项通用技能。
所谓通用技能,我认为要满足几个条件:
1.能够为自己的职业增添色彩,无论是换工作还是涨薪都能如鱼得水。
2.帮助公司解决实际的业务问题,推动业务数据增长。
3.发展前景好,薪资涨幅高。
这里我推荐的技能是:数据分析
有人曾经分析过1000份简历,70%以上的岗位都要求具备数据分析能力,特别是高阶岗位。
翻看某招聘网站产品总监、市场总监、运营总监等任职资格时,都要求具备分析能力。当然,这个层级的分析必定是基于数据,而不是凭经验拍脑袋。
如果你不懂数据想要在互联网行业发展起来是非常困难的。只能一直在基层岗位做执行工作,而且还要面临随时被淘汰的风险。
无论是产品、市场还是运营只有具备数据分析能力,才能让策略更科学且落地,对业务产生的价值才能够更高。
举个例子
初级运营:你可能每天都在看数据、并把他们筛选出来。但是你却发现不了业务问题,解决不了业务困境。
高级运营:你需要对业务指标负责,定期通过数据来发现业务问题。迅速做出动作,对业务结果负责。
初级产品经理:容易盲目的做出一堆功能,却不知道这些功能的效用,也不知如何做优先级排序。
高级产品经理:通过建立数据漏斗定义问题所在,且能找到可评估的数据指标来跟进上线功能的效果,用数据驱动产品业务增长。
通过以上介绍,你会发现岗位越高,需要的数据分析能力就要越强。因为只能通过数据分析才能解决实际的业务问题。对于企业来说,这才是高价值的体现。
互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游……不管你身处什么行业,可以说数据分析能力都是你晋升路上的一大助力。
具备数据分析能力的你为什么会受到公司青睐?
发现问题
发现问题是数据分析的第一层目的,其目的在于通过一定的数据呈现形式,挖掘和发现运营各个环节与业务增长各个模块的问题,将问题进行分类和汇总,即明确当前运营状况问题所在。
分析问题
第二层目的是在发现问题后,需要梳理其出现当前结果的具体原因,且是以实际情况为依据的。发现的每一个问题,可能是业务层面的每个变动所致,也可能是产品层面的迭代所致,因此需要一一排查,得出一个实际有效的结论。
解决方案
当从发现问题,并找到了问题的具体原因后,数据分析第三个层面目的是提出解决问题的方案,解决问题是数据分析的最终目的。解决问题需要运用一定的数据分析工具及分析方法,并且有足够的数据源来支撑,将挖掘出来的问题,从业务、运营、产品等层面进行对接,找出最佳的解决方案。
很多不懂数据的职场人,常常会被别人的数据搞糊涂,工作中很多东西都无法判断。比如,前一段时间,媒体说腾讯平均月薪 7 万,这么写的人,如果不是为了博眼球,真的长脑子了?看了之后,如果你信的话,别人会怀疑你没长脑子。
类似的问题还有很多,可以这么说,具备数据分析能力能让自己更有价值。除此之外,也能帮助我们做好各种决策。
除了业务上的思维外,如果想要深度学习数据分析,则需要掌握一些工具的使用如:Excel、Python、R、SQL等等。如果想要进一步了解、学习,可以扫码领取数据分析技能礼包。
如我们上文所说,数据分析能力可以说是每个业务岗位必备的能力,这一点也成为了越来越多企业管理层的共识。
但掌握数据能力的急迫性还没有得到大家足够的重视!大家学习数据分析能力的动作还没有!
很多人可能会像我们前言中介绍的这位学员一样,只有撞了南墙,错失了好机会后,才会在悔恨之余开始积极学习。
同为市场人,小编之前也是这种心态,这与我们对本岗位的长远职业规划不清晰有一定关系。
今儿小编汇总了几个数据能力加持下的业务岗位成长路线图,希望帮你把前路看的更清楚。
不管是根据目前业务需求自学还是为以后职场发展系统学习,小编认为你都应该行动起来了。
那么,不妨今天先从进一步了解数据分析开始~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14