数据分析师内幕揭秘，你想了解的前前后后都在这里
本篇是给各种有兴趣的，好奇的，想学习，想转行的门外汉做的简介，有兴趣的同学请传阅，业内各位老炮儿看了随意吐槽 ( ＾∀＾)
问：你们叫数据分析师？
答：额，其实还有其他名字，比如有些公司喜欢加个“大”，叫：大数据分析师……o(╯□╰)o
问：你们是干什么的？
答：我们提供数据，以及基于数据的业务建议
这是句官话，通俗的说就是，看到旁边这个东东了吗→本月彩电销量35台
首先：我们把这个月销量35台统计出来
其次：提醒老板：基于你老婆昨天打麻将输了8万多块钱，如果本月彩电卖不到1000台的话，你就得跑路了，债主会杀上门来的。基于今天已经29号了，月底一般一天卖100台，所以跑路前记得先把我的工资结了，谢谢。
问：你们做这有啥用？
答：支持业务运作，解答业务问题，提供可行建议
又是一句官话，民间的说法呢？假设你开个店
第一，你得知道你挣钱还是亏钱，债主几号杀上门。所以就需要经营数据（收入-成本-利润。）
第二，你得知道你在每天卖多少，还剩多少，这样才能保持持续经营（进-销-存）。
第三，销量上不去了，你得想办法，比如要不要研究下谁会多买，然后派个广告，做个促销，发张会员卡，拯救一下销量（用户画像，用户活跃行为分析，广告投放分析，营销活动分析）。
第四，你看到之前做的有成效了，但是烧钱太多，想既能拉收入又省点钱（更深入，更细致的分析以节省成本，提升ROI）。
问：所以就是没啥用咯！我要是老板不看这个也能做生意啊，有个会计记账不就行了
答：在跑马圈地的商业时代，数据分析确实没啥用，但在市场竞争越发激烈的时候，数据分析作用很大。
如果开一家新的门店三个月就回本，半年开始盈利，一年赚几百万，我也不做数据分析。建系统，建数据库，养三五个数据分析师，一年要几百万，为啥我不拿来开个新店呢？这就是传统企业不重视数据分析的原因，确实没有必要。过去10年很多行业都处在野蛮生长的阶段，跑马圈地，开店就是一切！经销商，KA，直营店就是利润！
但是，如果市场已经饱和了怎么办，竞争对手多了怎么办，渠道铺满了怎么办，新开一家店一半几率会亏，只有一半几率会赚怎么办？恭喜你，进入了精细化运作的年代，你开始需要数据分析支持了。PS：这也是为什么互联网公司那么重视数据分析的原因，因为真金白银挣到钱的确实没多少，哈哈
问：那，那，那，你们干这个能挣多少钱啊？
答：看级别，一般来说专员6-8K/月，分析师8-12 K/月，资深12-18K/月。
当然在一些数据基础好，应用好的互联网公司毕业起薪20w/年，三年50w的也不是没见过。
蔑视，问：就挣这么一点点啊,那我不干了
答：如果你是销售的话，确实可以鄙视这个薪酬，因为同样行业肯定是销售挣得多。
但是如果你是运营，策划，市场，开发等岗位的话，大家谁也别看不起谁，都是混后台的。
期待，问：卧槽，挣这么多啊！我也想干！
答：不要期待太高，也就是个不为企业盈利的后台岗位，想挣大钱就去拼销售
同时，进入门槛反而高了很多，你需要学习很多知识，比如：分析思路，市场研究方法，统计学，R言/Python开发，数据库……
问：净瞎扯吧，不就是弄个数吗，数数我也会，哪有那么难！
答：弄个数实际上是相当复杂的过程，当然，解读这个数更复杂
比如为了弄个：本月彩电销量35台，需要至少7步奏：各个门店POS机进行交易→数据接口→后台数据库汇总订单信息→清理与规整→形成统计可用字段→制定统计规则→输出可展示的报表。这个链条中每一项都需要有相应的开发工作支持。
因为最前端的POS机只会记住：X年X月X日在我门店有一台彩电售出，不能汇总和计算。想象下，一个企业下边至少有几十个卖场，一个卖场一天交易几万单，售出商品几十万件，整个公司数以百万计的数据，没有一个系统环环相扣的处理，靠掰手指数的话，可以试试数一下家里米缸里的米，看数完得多久。
解读出：本月彩电销量35台，所以老板你得在跑路前给我结算工资了，就更麻烦了。你得懂公司的历史背景，懂业务流程，对公司的问题有预判，最好还熟悉老板的习惯（要不怎么知道他会跑路吗），这些需要在一个行业有相当的经验积累才行。
失望，说：那么麻烦，我不学了！
答：不学数据分析就等着一月5000干到死吧
因为精细化管理是未来的趋势，以后即使你做市场，做运营，做销售，也脱不开数据。
事前定目标：都是量化管理，具体到某个绩效指标。如果不懂一点数据，定多少就只能任人宰割，吵架都吵不赢。
事中控过程：要随时看监控指标走势做调整。不懂一点数据，就会顾头不顾尾，销量好了，库存不够；库存够了，礼品不够；礼品够了，费用又超了。天天得救火。
事后论经验：做得好，怎么吹都行，如果做的效果一般或者不行怎么办！不懂一点分析，本次黑锅甩不掉，下次干活照掉坑。
所以，即使不是做数据分析师，也至少得懂一些业务分析的方法，懂一些基础报表知识。
坚定，说：我不怕难，我想学！
答：数据分析有两个方向：业务与技术，可以选一个方向逐步深入
技术方向：输出数据。专注于如何提高数据采集及运算速度，如何更有效的编写统计代码。这个岗位一般适合专职数据开发人员，供职于各企业的IT部数据分析/数据产品组，需要数据库，分析语言，建模算法等开放方面的技能支持。近几年随着很多大公司ERP，CRM建设的完成，在BI这方面投入资金加大，使得数据开发的薪资水涨船高，值得期待哦。
业务方向：输出结论。专注于如何把问题转化为可验证的假设，如何从数据中提炼出策略。这个岗位一般在市场部/运营部，有可能是兼职做（很多业务大牛在数据分析上其实能力也很强），需要懂得市场营销/运营的理论，对数据技术，数据来源有一定认识，有较强的逻辑能力，还得有一些业务实战经验。纯业务分析，往往沦为表哥表姐，天天对着excel，ctrl+C，ctrl+V，所以不太适合新人起步，但对老人的晋升帮助吗，用过的都说好。
当然，两边都会是最高境界，但术业有专攻，大部分人起步还是要有个方向的。
问：我选哪个好？算了哪个钱多我选哪个！
说：怎么？就全文完了？说好的大数据呢！穷B剧组，费我时间，毁我青春，MDZZ！
答：额，大数据，这年头连发200份问卷都敢叫自己是XX大数据分析了……
那些年讨论大数据最热烈的都去干了媒体，每天不是写“大数据”就是写“男人沉默，女人流泪”的文章，真正的数据人都在讨论具体的算法或者业务应用场景。真正入行以后你会发现，分析算法不是最大的障碍，数据质量才是(╯﹏╰）
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