是这两天面试了几个数据分析岗的候选人，结果一个都没录用，感触颇深。
这几个候选人大都干了好今年的数据岗，结果一问经历，不是只会跑数，就是只会做表，做过的项目寥寥无几。
但我这个岗位基本要求是要有至少两个完整项目经验。于是我试图用真实场景去测试他们的数据分析能力，看看有没有培养空间，结果都让我很失望——
最基础的拆解业务场景，制定数据指标，以及通过什么样的工具和流程去分析结果都说不上来，有的敢胡说八道，有的甚至直接就被问住了。
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为啥别人都能拿30k 以上
不禁感慨，很多人挂着“数据分析师”的 Title，其实就是个人肉跑数机。
几年的工作的下来，当初和你一起入职的可能都跳了两三个公司，月薪30k、40k了，自己连个像样的简历都写不出来，年纪越来越大，说不慌那是假的。
职场上很多事就是如此，可能一开始别人只比你努力 10%，但是经年累月，和你的差距就越拉越大，直至看不到身影。
打了这么多年工，这样的事见了太多太多——为啥有的人能脱颖而出，有的人就碌碌无为一生？
刨去运气、风口等因素，我思考的答案是：进阶能力。
就以数据分析岗为例，虽然挂的都是“数据分析师”的头衔，工作内容可能迥然不同。
小公司数据分析专员：通过SQL数据库取数，利用Excel制作各种报表，生成各种报告给各部门及领导过目。
中型公司数据开发工程师：有了熟悉的业务方向，可能是金融，可能是教育，会用Python爬虫抓取数据，能生成漂亮的可视化报表，有一定的数据建模能力。
大公司高级数据分析师及以上：精通各种数据工具，具有丰富的项目经验和数据分析思维。能发现数据异动的原因，能从长远角度指导业务方向。
这三个段位，基本上也是大公司对数据分析师三个层级能力的要求：会取数、能解决具体问题、能指导业务。
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以一个具体的问题为例
某天，一个教育公司的产品经理发现最近新用户的留存比较差，希望能通过数据分析上找找原因。
初级数据专员，只能一摊手，我也不知道啊，你们自己分析看看吧~
数据开发工程师，就可以通过用户画像、问题假设等方法，发现现在冷启动推送的产品不对四五线用户的口味，找到了新用户留存差的真正原因。
数据业务工程师，则会通过数据建模，算法模型，预测出将要产生的结果，指导业务组或者领导，如何去优化，怎么提升业绩。
如果你现在还处在第一、第二阶段，那也不用慌，都是从这个过程过来的，学就是了。当然了，要是工作好几年还是原地踏步，那就有点危险了。
推荐一下我自己的学习方法，主要包括这几点——
1. 多看分析报告，琢磨他们的思路，多和牛人交流，包括参加一些专栏讲座等。
2. 产品/运营来给你要数据的时候，可以和他们多聊聊，问问他们为什么要这个数据，拿到数据打算怎么办。
3. 主动思考，在平时就结合业务场景去拆解数据、多实践不同行业优质案例，尝试理解每一个决策背后的原因。
但是工具好学，如何快速掌握数据分析思维，又如何应用到实际工作中呢？小公司也就只需要会 Excel，SQL 就行了，也没有机会去学习大厂该具备的技能。
在这里，我强烈推荐下拉勾的《数据分析实战训练营》。拉勾因为做招聘，可以说是最了解企业招人需求的，课程教的都是最实用的东西。
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学完这个课程，升值加薪进大厂
为什么推荐拉勾？这个课程有几个优势，是你从别的地方无法获得的。
1.学的全面：
数据分析工作中需要涉及的能力和场景全部覆盖，让你不论去什么行业都能毫不费力。
这是课程大纲，十个阶段，九大能力，从工具到方法，从思维到业务。比起只教你Python或者SQL的课程，高出了几十个段位。
2.学的有用：
光懂工具，不懂业务，不还是要当工具人？
课程索性全部基于真实案例，都是完整的一个项目，涉及电商、教育、金融····多个领域，全程让你上手，学会了，直接就能在工作中照着用。
3.能保就业：
很多其他的课程也自称能内推，但培训机构哪来的企业资源？他们的内推不过是把你的简历扔进HR群里而已，别人看不看也不一定。
拉勾本身就做招聘业务，所以敢和你签订内推协议，简历直达大厂HR，保证你拿到面试机会。
教研组没有所谓的“讲师”，都是一线互联网大牛，全部来自滴滴、字节、平安银行、百度、爱奇艺·····以及拉勾自己的数据分析专家，所以讲的内容更接地气，更实用。
专家阵容：
格兰杰老师-拉勾网首席数据专家 （P10）
10年数据服务/电商/互联网/金融/电信/游戏和团队管理经验
工作经历：滴滴/字节跳动/平安银行。
三丰老师--数据分析专家
技术总监，13 年技术岗位经验，资深数据专家。
工作经历：中华网/实达软件。
无忌老师--数据分析专家
对外经贸统计学专业出身，8 年资深数据分析工作经验。
工作经历：百度/爱奇艺/新浪。
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拉勾学员的名企 Offer 率，Offer 涨薪率远高于别家，毕竟是做招聘的，在内推这一块简直是降维打击。
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