▌ 问1：做数据分析有前途吗？

答1：有！

▌ 问2：那为啥我感觉不到？！

答2：因为“数据分析”四个字下边，挂羊头卖狗肉的多。最经典的，就是每天导出excel表，然后做个“同比、环比”ppt的数据分析专员。名为数据分析，实则就是普通文员。

▌ 问3：对对对！我就是这种excel专员，我还有前途吗？

答3：当然有。前途就是努力学习sql取数、python、PowerBI等工具，然后熟悉下自己整理的excel字段的业务含义（一般都是销售日报、客服日报之类）。跳一下槽就好了。

▌ 问4：那么，什么样的公司有前途一点？

答4：以下3个条件，满足一个的都能考虑，满足2个更好，3个就最好了1、公司业绩处于上升期，不断扩编2、有独立的数据部门/数据小组3、有专业数仓，能自己写sql提数

因为只有小公司才瞎胡咧咧，问什么“数据分析有没有用”。在大公司，数据就是工作的水和空气，是基本条件。数据部门是基础服务部门，只要公司持续发展，就会持续招人。进一个有数据团队的公司，能保证自己稳定积累2~3年能力，以后再去一线大厂或者去其他公司自己组建团队，都有底子了。后边的路就顺了。

▌ 问5：好像要求有点高！如果条件1不满足，下降期公司能去吗？！

答5：如果是“瘦死的骆驼比马大”型下降，是可以考虑的。

至于有些公司，本身就不咋地，再发展不行，就别去填坑了……

▌ 问6：如果条件2不满足，可以考虑吗，比如挂在业务部门的数据分析师？

答6：去了肯定过得没那么舒服，但不代表要拒绝。

如果是一个小厂子，待遇一般，去了搞什么客服排班、新媒体数据分析之类不入主流的工作，那就直接拒掉吧，没啥损失，去了又学不到东西又没钱。

▌ 问7：如果条件3不满足，可以考虑吗，特别是有些新团队。

答7：只要岗位在IT部门，且IT部门不是散装团队，有一定规模（20+人头），都可以考虑。毕竟事情都有个从0到1的过程的。岗位在IT团队能确保自己不落单。最怕的是IT团队是草台班子，或者这个岗位压根就是业务部门招的，又没有专门的数仓，让你自己从各种平台捞数……估计每天烦都能烦死。

更糟糕的是，骑自行车的本事，开汽车时用不上。很多散装小团队以“能学东西”为名义忽悠人，可真到面试大公司的时候才发现根本没用，专业度才是第一位的。

▌ 问8：上边没看到讲传统企业与互联网企业的区别呀？关系大吗？

答8：其实传统企业，只要不是那种领域很窄的，比如装备制造业、化工等等，都可以考虑。

特别是，这两年互联网在退潮，大厂裁员，小厂关门情况很多，不见得对所有人都是好赛道。所以还是看具体岗位+薪资，只要岗位薪资过得去，还是可以考虑的。

▌ 问9：那做数据分析的终点是啥？

答9：能在大厂混一个数据部门组长/总监就差不多了。

注意！数据分析岗不太适合创业。传统公司创业的都是销售，手里有客户；互联网公司创业的很多是知名的产品，因为和投资人熟，对整个开发过程熟悉。数据工作本质是个手艺活。

▌ 问10：那我不想干数据了，还能干啥？

答10：如果不想废弃数据技能，业务上和数据比较近的，都是策略类工作，比如用户运营、商品管理、策略产品，这些可以在补充专业知识后转过去。技术上直接干大数据开发就好了。

▌ 最后一问：为啥上边没给标准，比如从业1年年薪百万，从业5年创业30岁身价过亿？

答：这些本身就是忽悠人的玩意，想看薪资标准自己去BOSS直聘/拉勾网搜哈。

要特别强调的是：冷暖自知。生活不是考试，没有标准答案，薪酬也不是考试成绩，没必要相互攀比。就像很多人看不上外包工作，可如果你看到一个之前月薪5K的表哥，努力成为一名1.5w月薪的sql boy之后有多喜悦，你也会有另一番评价。有些人自己学历高、经验多，就“为何不食肉糜”的抨击别人不努力，不去卷大厂，这是非常错误的。不同人起点不同，能努力找到适合自己的方向才是最重要的。

文章来源于接地气的陈老师 ，作者接地气的陈老师