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  13*******10 2022-11-05
  這就是分析師的中流砥柱，也就是沙漏的中段。分析師就像杠桿資金一樣，公司永遠希望用最少的人撬動最多的價值，畢竟這個活不是堆人就能干起來的活，晉升看的更是結果，而不僅僅是年限與經驗。 三、前景廣 等到越過這個中段，前景廣闊不單單是針對薪資，還針對分析師的各種分支。數據分析沒有業務和產品那樣好晉升管理，但是可以在多種分析中尋求更高的價值。比如產品分析，用戶分析，經營分析，商業分析和戰略分析，甚至可以做一個業務部門的小主管，然后通過業務邁向管理層。 單獨做數據分析，或者說做某條線的數據分析是沒有價值的，關鍵是要把控業務。從這個點出發他可選擇的范圍就很廣闊。比如做業務的不一定能做產品，做產品的不一定能做財務，但是分析師就是一個中間態，可融會貫通的去選擇和進階。 一定要清楚數據分析只是能力，是一個每個人都可以掌握的能力。只有對業務的了解和對管理的認知才可以讓你更進一步。
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  13*******02 2022-11-06
  一、門檻低 分析數據不需要什么門檻，只要學一兩個月統計軟件和知識就可以上手。很簡單的同比環比誰都能理解，數據擺在這里，就需要很多【苦力】來做分析。 這些分析不一定會驅動公司，但仍然是各層級的員工看數據的日常。雖說無非是各種指標的拆解，羅列和對比，但要進入更深層次的分析和判斷，這些工作都是必要的。 所以你可以看到有很多非相關專業，之前非相關工作經歷的人參與數據分析的工作，他們甚至都可以做的比較好，那是因為門檻確實不高，而且由于一個分析師通常對接5~6個業務運營，所以他們人還要更少一點，更卷一點。 二、晉升難 太多人擠進了這個行業，但是再往上一層的分析又會刷下很多人。 這個門檻大概在P6~P7的過程中（對標阿里），也就是俗稱的資深到專家級。 這個等級不是說把上面的活干好就可以做到的（當然有例外），因為太多P6要晉升一個P7，但是大部分公司對于一個P7的要求不僅是能帶幾個小朋友，還可以獨立的解決一條線的問題。比如用戶的就做用戶，體驗的做體驗，說白了一個模塊需要一個專家。
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  13*******61 2022-11-05
  從行業角度和崗位職能來說，數據分析一定是未來的趨勢，他對于互聯網公司就像是互聯網對實體企業一樣，是信息流的歸納和總結。如果說互聯網就像是一只大手，那么數據是為這只大手指引方向。 即使大部分分析師心里清楚，所謂數據分析的職能并不完全存在于數據團隊，這個我在自己的文章里有分析，如果我們先不管這個，單論數據分析的價值，那么首先，它對于公司來說一定是必要的，而且是未來。 數據分析的幾個要點之前也說過，主要應用是【歸因】【分類】【預測】幾大類，這幾大類幫助互聯網公司在龐大的數據量下，更精確的得到【用戶價值】【運營策略】【經營方案】【戰略商業】等賦能。 再往上是數挖和算法，那就是數據流的終點。但龐大的數據量仍然需要有很多人來提供基礎的分析，基礎的信息篩選，來給到最終的模型內。