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雷达卡
年薪90万，真香！
早就听一个前辈说，数据分析岗的薪资天花板就在华为(月薪20万，年薪250万+的那种)。本来还有点不相信，直到随手点进了华为的招聘网页：
好家伙，随随便便就是月薪五六万，居然还是18薪，这不轻轻松就达到了年薪八九十万！
一、数据分析真有那么香？
阿里创始人马云在接受CNBC（美国消费者新闻与商业频道）采访时说到：整个世界将变成数据，我认为这还是只是数据时代的开始。
数据分析是否真有那么香尚未可知，但懂数据分析一定会越来越成为职场刚需。
数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据……
数据分析人才热度也是高居不下，一方面企业的数据量在大规模的增长，对于数据分析的需求与日俱增；另一方面，相比起其他的技术职位，数据分析师的候选者要少得多。
在这个数据驱动的时代，数据分析已经成为了企业决策的核心。它不仅帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，还能预测市场趋势，优化业务流程，几乎是每个职场人必修的课程。
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二、如何才能成为高薪数据分析师？
数据分析师都高薪吗？显而易见，答案并非如此！
网络上数据分析师动辄百万年薪，但现实中更多的分析师却是在小公司里“打杂”,更是被戏称为“数据民工”。
很多人认为数据分析是懂点Excel和SQL就能上手，实则不然。不少数据分析师虽然也能拿到1w左右的月薪，但想再涨薪却难上加难。
那么，要想成为拥有高薪的数据分析师，究竟需要哪些能力呢？
01、硬技能
1.扎实的统计学知识
扎实的统计学知识是数据分析师的基石。统计学能够帮助分析师理解数据的分布、相关性和差异性，从而为后续的分析提供理论支持。
对于数据分析小白或初级数据分析师而言，掌握基础理论知识和公式计算就算入门了，比如：集中趋势、分析的平均数、众数、中位数等，用于离中趋势分析的方差、平均差、标准差等，概率及分布、假设检验等。
要想实现进阶，就需要掌握更多的分析思路和分析方法，比如：研究对象之间是否存在依存关系的分析，研究同类别不同个体之间的差异分析，研究不同类别之间的关联分析，研究两个以上样本均数差别的方差分析，确定两种以上变数间依赖关系的回归分析等。
2.熟练掌握数据库语言
对于高级数据分析师而言，熟练掌握数据库操作语言如SQL是必不可少的。基础工具如SQL、Excel是一定要掌握的，Python、R语言可以视情况而定。
SQL用于从数据库中提取、筛选和整合数据。比如，在一个拥有大量用户交易数据的电商平台，数据分析师需要使用SQL语句从数据库中获取特定时间段、特定商品类别的销售数据，为进一步的分析做准备。
不过要想拿高薪，实现职场进阶，像FineBI这样的专业BI工具是必不可少的。
FineBI最大的特点就是专业、简单、好用。FineBI是一款功能强大且易于使用的商业智能软件，可以帮助企业更好地进行数据分析和决策支持，提高企业的竞争力和业务效率。
它的自助数据集功能，能快速进行取数和数据清洗。
FineBI具备出色的数据整合能力，能够轻松连接并整合各种数据源，包括关系型数据库、大数据平台等，实现数据的统一管理和高效利用。这一特点使得FineBI能够应对复杂的数据环境，满足企业多样化的数据分析需求。
3.数据可视化技能
Excel可以实现大部分的图表需求，但这只是基础。如果要实现可视化的进阶，需要用到编程绘制和BI工具。比如常见的多元分析，用Excel就非常麻烦，但是在Python只需要一行代码。
比如做交互和动态报表，Excel不能胜任，这时候就需要专业的BI工具了。
拿FineBI举例，不仅有比Excel更丰富的图表样式以满足不同分析场景，还可以用多个图表搭建驾驶舱，通过图表间联动和钻取，大大提高分析的灵活性，无论是自己分析还是做汇报，FineBI比Excel+PPT搭配的效果还要强得多。
02、软实力
1.快速学习能力
一个成熟的数据分析人员必须掌握快速了解陌生行业以及业务知识的能力。对于企业来说，数据分析师对他们来说最大的意义就是能够通过分析数据得出对企业发展有益的业务状况，这就要求数据分析人员必须熟练掌握企业业务及行业情况，能从数据中得出相关信息。
真正成熟的数据分析师要熟悉企业的具体业务，能够充分理解企业战略、行业、方针、思想，这时再结合自身数据分析能力，以业务逻辑汇报数据分析得出的结果，帮助管理人员对企业发展作出决策。
2.对数据敏感
数据是数据分析师实际工作中的核心。对数据敏感是对数据分析师的要求，也是数据分析师在日常工作中培养出来的独特技能，相对于其他岗位的员工，他们会更容易眼发现数据信息中潜藏的规律、判断数据中的异常，这就是对数据敏感的能力。
数据是庞杂交错的，大多数人只能根据固定范围的规范数据分析，而数据分析师可以从各种来源的数据中总结规律，更好的进行分析。拥有对数据敏感的能力，就能保证数据分析师能用更全面、更开放的视角来判断企业的状况，得出对企业发展有利的信息。
3.高效沟通能力
数据分析工作通常需要对接很多业务部门，一个优秀的数据分析师，既要能听懂领导和其他部门的需求，也要能把自己的分析思路和结论表达清楚，有时甚至需要说服别人接受自己的建议。
所谓高效沟通能力，就是能够理解业务需求，将复杂的数据分析结果以简单明了的方式向非技术人员解释清楚。比如，在向市场营销团队解释客户细分的结果时，要用通俗易懂的语言说明不同客户群体的特征和行为模式，以便制定针对性的营销策略。
三、如何快速提升数据分析能力？
为什么同样是数据分析师，你的代名词是“提数机器”，别人就能风风光光的年薪百万？
抛去资历等外在因素，其实90%的人都在做“假”的数据分析！这里说的“假”并不是说你做的数据分析没用，而是你没做到点子上。
放到具体工作中讲，你汇报工作时，领导才不会管你的数据是怎么清洗的、数据库是怎么建的、用的是python还是SPSS，他关心的始终是你有没有给业务带来价值。
要知道数据分析的本质就是要把分析结果应用到业务层面，最终实现业务的良好增长，一切抛开业务的数据分析都是在耍流氓！
一般来说，对于数据小白或初级数据分析而言，按照“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目即可，这时能基本掌握一些主要细分知识点即可。
但是，如果是像华为的高级数据分析师，那么就需要更高的要求了！如何才能快速提升数据分析能力，具体可从以下几点入手：
一、数据获取与整理
数据获取与整理是数据分析的基石。在这一阶段，首先要制定详尽的数据收集计划，明确目标数据，并熟练运用数据库查询、API接口调用、网络爬虫等多种手段获取数据。
所谓数据（包括文本、音乐、文字、数字等）分析，实质上就是将海量数据转化为知识、智慧的方法。
然后是数据的清洗、去重、格式化等整理工作来确保数据的准确性和可用性，通过这一过程构建起坚实的数据基础，为后续分析提供有力支撑。
二、数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是揭示数据价值的关键步骤，所以需要深入理解业务需求，并灵活运用统计学、机器学习等多种分析技术，深入挖掘数据背后的规律和趋势。
无论是描述性统计、推断性统计，还是聚类分析、分类预测，学会根据具体情况选择最适合的分析方法才能够发现数据中的隐藏价值，为业务增长和创新提供有力支持。
三、业务理解
业务理解与解读是数据分析的灵魂。培养业务理解与解读能力关键在于深入了解所服务的行业和业务领域，不仅要理解数据的表面现象，更要深入探究其背后的业务逻辑和因果关系，为企业提供切实可行的建议。
所以我们首先主动学习业务知识，包括行业趋势、市场规则、业务流程等，以建立扎实的业务基础。
职场上，高薪一定是和更高能力的价值贡献成正比的，比如拿高薪的人通常掌握更多或更精深的专业技能，拥有更综合全面的能力，有着更大的业绩贡献等。
从低薪到高薪的蜕变，本质是能力、认知、思维、技能等多维度的升华和改变。除了努力外，我一直很赞同通过考试来沉淀和提升自己。对于数据分析行业而言，强烈建议有目标有追求的人都去考一个CDA数据分析师。
CDA数据分析师考试是行业内公认的实战性非常强的考试，因为CDA数据科学研究院对非常多的银行、金融、互联网大厂做内训，解决的就是企业实战中遇到的问题。
你在准备考试的过程中迅速掌握职场数据分析所需要的各种能力，比如统计学、概率论、商业模型、算法、编程等等，这是非常好的学习途径，反复练习强化记忆，比光看书有用的多。扫码CDA认证小程序，这里有考试大纲、模拟题等，对学习非常有帮助。
CDA数据分析师考试对于求职很有帮助。在刷招聘软件的时候可以看到，很多企业在招聘时会注明CDA数据分析师持证人优先。这个证书含金量比较高，非常建议考过。
如果你想要从事数据分析工作，一定要以业务为根基，运用好方法论和工具，提升数据敏锐度，才能发掘真正有价值的事情，同时也不要忘了通过CDA认证来提升个人素质，做到无往不利。
最后，说句鸡汤话：“ 没有什么付出是没有回报的，你的每一滴汗水都会在未来以某一个标准被给予回报。”
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