最近有个哥们儿去了阿里做 BI，这几天总跟我吐槽：之前他特向往 BAT、T M D 这些大厂，本想去了阿里，终于可以在数据分析上大展身手了。
结果没想到现在的状态就是天天加班，被业务缠着要数据，给了数据还背锅，折磨的他叫苦不迭。
最坑的是，当他输出的结果和业务部的认知差不多时，会被质疑： “这我们都知道了，然后呢，你做了跟没做一样啊。”
而当他输出的结果和业务部的认知差很多，又会被吐槽： “你这个数据和市场常识完全不同，肯定是数据的问题，快回去检查数据，一定是你错了！”
没话语权就算了，还天天背锅，自己干了 3 年多数据分析，没想到去了大厂依然还是那个没存在感的 “取数机器”，领导除了对自己说 “再做个报告深入分析分析”，就没有第二句话了，只能自己默默新建一个文件：《分析报告 V16-8 版》。
但为什么就这样一个 “天坑” 职业，还有那么多人抢着往里跳呢？
很简单，市场需求大、起薪高、职业没有天花板，而且可以转各种各样的方向，产品经理、运营，算法工程师、数据（挖掘）工程师，只要你想，甚至还能继续深造为数据科学家。
但大家不知道的是，这是个门槛在门里的岗位，虽说 SQL 取数、跑数、满足业务数据需求这些事情，是数据分析师的必备工作，也是每个数据分析师成长必须经历的一段时期。
但是这绝不是数据分析岗位的价值，也不应该成为数据分析师的核心任务。
无论是大厂还是小厂的数据分析师，都可能会被贴上 “取数机器” 的标签，那到底怎样才能逃离这样的命运呢？
真正值钱的数据分析师，他们的能力应该是：从大数据出发，实现发现问题、分析问题、解决问题的闭环，推进业务的增长和效率的提升。
这其中需要有驾驭数据的能力、搭建数据指标的能力、分析问题的思维习惯、沟通技巧、表达能力等等。
我特意总结了大厂年薪 50w + 的数据分析师的岗位需求点，涉及到的业务知识以及面试考点和加薪点。
掌握了这些技能点，告别取数机器，且月薪往 35k 以上要，肯定没什么问题。
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