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月薪3000和30000的数据分析师差在哪?

作者:发布时间:2020-08-08分类:数据分析阅读:515788 ℃评论:0 评论

咱埋头走路,有时候也得抬头看看路啊。你能不能大胆的猜一猜,数据分析师的薪资上限究竟是多少?

  • 30000一个月?少了!

  • 50000一个月?少了!

  • 100000一个月?少了!

来,咱来一起仰慕一下任泽平大神。

月薪3000和30000的数据分析师差在哪?

125万一个月!这位大神的段位太高了,我也只能高山仰止,只能请出来镇楼。虽然月薪125万的我说不了,不过月薪3万的数据分析师我还是能说一下的。

一、高成本构建数据分析闭环

月薪3000的数据分析师接到一个需求,会立刻想到这需求怎么分解,数据怎么组织,需要关联几个表,怎么处理比较方便,然后立刻提数,交付给需求方。

月薪30000的数据分析师接到一个需求,会花半个小时问清楚为什么要这个数,弄清楚后,就会开启数据分析5步闭环:

月薪3000和30000的数据分析师差在哪?

因为他知道,需求是问题的表征。从需求开始,就要看穿表征,直透内核。

一个人在面临一个任务的时候,有两种应对方式:低成本的快速解决表面状况(治标)和高成本的持续优化底层问题(治本)。

绝大多数数据分析师因为“任务多”、“没时间深入思考”、“自身惯性”等非常复杂的原因,选择成本低廉的治标方案,让自己成为一个提数机器,企图用效率彰显自己的价值。岂不知任凭你效率再高,价值都是低廉的。

如果你腾出功夫,将自己升华为一个问题思考者,投入较高的成本,持续的深究,彻底理解问题,找到根因,提出解决方案,持续跟踪,不断逼近完美,从而解决这个问题,这样才能凸显你的高价值。

低成本的方案只能体现低价值,高成本的投入则彰显高价值。

二、力透纸背的业务理解

我之前分享过懂业务的5个层次:入门、纵览、入微、通幽、化境,很多数据分析师连入门级都没达到。感兴趣可以点击查阅:什么才叫做懂业务?分析的5个层次。

如果地推团队的同学过来找你,想让你帮提一个报表,想看看近6个月各省客户成交情况。你会怎么理解这个需求?去跟他确认表头、筛选条件吗?

月薪3000和30000的数据分析师差在哪?

来,手把手教你成为最懂业务的数据分析师:

  1. 先明确他的业务目标是什么,这叫以终为始;

  2. 再拆解业务流程,这叫步步为营;

  3. 然后辨析责权利,这叫明辨是非;

  4. 再是理清数据流向,这叫追根溯源;

  5. 最后剖析业务流程,这是细致入微。

这5步下来,保证你比业务还了解业务,直接上前线做销售都可以!这时,你才真正的达到“入门”境界。这个时候,你再来看看他的需求,同样的问题,你的理解和给出的答案就不一样了。

想要成为一个好的数据分析师,你需要转变思维-不是“我要理解他的需求”,而是“我要理解他的问题”!

三、事无巨细的数据量化

很多数据分析教程上来就教怎么构建完整的指标体系。我表示呵呵。不懂业务流程,不知业务目标,不晓业务过程,不解业务细节,何谈指标体系?指标体系的目的是什么?

——量化数据。

量化数据是为了什么?用数据描述业务。业务都没理解,上来就构建指标体系?本末倒置尔!

来,我们来看看指标体系应该怎么搭建:

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部门级指标体系的起点是什么?是目标指标。部门目标指标再往上一层,就是公司的战略。往下一层,就是过程和结果指标,再向下,就是各种业务细节标签。

向上梳理,站在全局的角度观察公司整体情况,理解公司战略,探索行业地位,吃透了,就能达到“纵览”境界。

向下梳理,把核心目标拆解为核心关键结果指标,然后再映射到过程指标,梳理分析维度,细化到每个业务细节,并增设标签,吃透了,这就进入到“入微”境界。

这两个过程得到的结果,就是业务真正需要的指标体系。而绝大多数人copy别人的指标体系是用来快速出活的。但是往往拿到指标体系往自己的实际工作中一套,自己感到别扭不说,业务也根本不买账。

换句话说,要是copy指标体系就能搞定业务,那你上“统计中国”copy一套指标体系,岂不是就能治理国家了?

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所以重要的不是“指标体系”,重要的是“量化业务”。每个公司的业务形态、盈利模式、打法、策略、兵力部署、执行力度都不一样,除了一些大指标能借鉴一下之外,往下全是个性化的,根本没法直接套用。

四、层层深入的数据分析

当你做到了“力透纸背的业务理解”和“事无巨细的数据量化”,你就能穿透“入门”、“纵览”和“入微”三个业务理解的境界。回头再看业务提出的问题,又会不一样。

也许,你自己就会提出问题了:

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业务提的需求其实是他的问题。当你站在“入微”的境界再看他的需求,你会知道他的需求、问题其实也是表象。因为还有大量的未知信息和超出他认知范围的信息,甚至是有意隐瞒的虚假信息。

你祭出“看见现状”、“对比标准”、“预见结果”几招的时候,就会发现异常。各种离群值、异常值就会凸显出来。

现在开始分析问题,你就不会再出现没有分析思路的无力感了。你会发现,在你眼里,全是破绽,如同纪昌学箭。如果你能意识到数据不是全部的真相,那么恭喜你,你已经达到“通幽”境界了!

你要分析的不仅仅是“数字”,而是“信息”;不仅仅是“已知信息”,还有更多“未知、隐藏信息”,不断拨开迷雾,才能见月明。

五、足智多谋的应对策略

应对策略也是抄不来的,因为策略永远是从根本上解决问题的。即便是你的表征与他的表征相同,其根源也都不一样。

相传有两个军士发烧头疼,表征一样,华佗给他俩开了不同的药,一个发汗,一个泻下,都给治好了。华佗说:已知一为表证,用发汗法可解;一为里热证,非泻下难于为治。

拿绩效考核来说,两个人的绩效表现相当,那这两人就一定是同等水平吗?有可能一个人在新区,一个在老区,在新区的要拼命干,在老区的只要维护就可以了。

也有可能一个在大企业云集的地区,一个在小企业遍地的地区,一个搞定大客户就可以了,一个要扫遍工厂。

情况不一样,那策略肯定要不一样,岂能一刀切之了事?况且,所有的数据都是表象,越往下,越接近人性。我们要深刻的认识到:真相不止一个!

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所以在提策略的时候,不妨大胆假设,小心求证。多做对照实验。当结果与你预想不一样的时候,不要慌,肯定还有未知、隐藏的信息没有挖出来。你需要继续望闻问切,深入挖掘。

至于策略选择:

  • “出奇”出效果,但是死的早;

  • “守正”不偏倚,但是无奇功;

  • “行稳”最无用,但能憋大招。

至于你选哪一个,看你想当凤雏、卧龙还是冢虎了。

但是不管是哪一个,你都将无敌于天下,因为你能看透他的需求,洞悉他的问题,理清业务流程,清晰他的业务目标,知晓他的执行过程,辨别他的是非真假,站在一个比他更高的维度,观察他,理解他,透视他,然后再剖析问题,发现异常,拨开迷雾,逼近真相。

而且你还会持续改善,持续优化,形成一个个的闭环,不断提升结果。这个时候你老板还给你3000块一个月的话,你来找我!


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