数据分析低中高岗位的要求区别，有疑问欢迎提...

相信 大伙 都知道 数据分析三大必学工具 Excel SQL python , 那么你知道每个工具的优劣势吗，以及学会了究竟能挂钩我们多少薪水呢？

初阶工具：Excel电子表格程序
1. 功能全面:几乎可以处理各种数据。
2. 操作方便:菜单、窗口、对话框、工具栏。
3.丰富的数据处理函数、绘制图表功能:自动创建各种统计图表 、自动更正、自动排序、自动筛选等。
优势：简单易学，高效办公，灵活处理已有数据；
劣势：过于简单，市场竞争力不足；
市场价值5-8k。
这里我在拉勾网上找到了一个例子，一起来看一下

JD 拆解
岗位重点：基础岗位，做出相关的统计报表，给业务部门梳理出各类数据的汇总，总的来说就是整理各种数据表格和数据报告, 对业务有一定的了解
硬性要求：本科学历以上
技能要求：Excel 数据可视化、数据透视表等、PPT数据分析报告
加分项：幼儿教育行业背景+ 有作品展示

值得注意的是：
数据分析可视化作品是非常好的面试加分项，建议大家可以在平时做好积累，对于经验基础少的同学来说，也是一个很好地展示自我能力的环节，会给面试官留一下一个很不一样的印象，尤其像这份职位，是属于数据分析整个流程中，偏后面环节的，所以数据的呈现，美观、清晰有逻辑非常重要！
当然！作品一定要保证质量，不然只能是无用功了

对于这个职位来说什么样的简历一定会pass
1. 大专学历，学历通常来说是硬性标准，相关经验不足两年其实还OK，只要不是差特别多，企业会有自己的考量
2.毫无相关经验，没接触过相应的业务数据，从简历上看没有任何潜质Hold住这份职位
3. 对于数据可视化的呈现, 如Excel透视表完全不会，不擅长PPT

总体来讲，这是一个比较基础的岗位，以数据的整理和汇报为主，对于业务的理解和数据呈现有一定要求，主要工具只涉及到EXCEL，属于数据分析师中 偏业务的基础岗位

等会再来说说中阶工具，SQL

中阶工具：SQL数据库程序
1、简单易学：语句全都是由描述性很强的英语单词组成，而且这些单词的数目不多。
2、实际上是一种强有力的语言：灵活使用其语言元素，可以进行非常复杂和高级的数据库操作。
3、为数据管理与分析带来了灵活性：允许单位在快速变化的环境中从容响应，从而获得竞争优势。

优势：固定简单英文单词组成，较易上手，任意调取所需数据，数据分析师必备技能；
劣势：对于数据分析师岗位偏基础，想要高薪有难度，原有业务岗位懂SQL更优市场竞争优势；
市场价值8-15k

高阶工具：python数据分析
1、 语法简单容易读写：异常快捷的开发速度，代码量少。
2、 Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃。
3、 丰富的数据处理包，百万级别数据可以采用Python处理。
优势：适合大量数据处理分析以及对未来的复杂预测，可以通过其进行自动化程序办公；
劣势：稍微有难度，需要下功夫去学习，但学好可胜任高阶数据分析能力岗位；
市场价值12-25k

很多想入职数据分析师的人，都普遍有这样的误区，我应该先学个python或者SQL，再学个Tableau，好像学完这些工具你就能够找到工作了，其实远远不够。
想要入职数据分析师，你就应该先明白他在企业中真实的工作情况是什么样的。

可以看出，数据分析师的核心是业务。
如果你想成为一个合格的数据分析师，你要做的是：
1、问题识别：能够独立清晰的识别问题
2、分析规划：明确范围并做好分析规划
3、数据获取：熟练提取数据，应用分析方法
4、展示演示：展示分析报告，表达具有逻辑且条理清晰
我们可以把数据分析师所需要的技能进行分类：