大部分人无法提升自己是你仅仅停留在工具操作层面，这样很容易被同样精通数据工具的新人所取代。

目前数据分析师的就业趋势解析-开课吧

目前数据分析师的就业趋势如下：

底层数据分析师正在渐渐出局

记得早些年的“数据分析”，会用Excel，简单使用SQL数据库就已经是数据分析“大牛”了，会找到很不错的工作。现在不只要会BI可视化、MySQL、SPSS、Python等等工具，还需要建模、算法、数据清洗、数据挖掘……

而且现在还有一个要求就是数据分析思维。需要你知道这些工具分析什么，并且解决公司实际业务问题，使得公司快速获得商业价值。

不懂业务的数据分析师不是好员工

目前，大多数从事数据分析师的人，缺乏一定的营销、管理工作经验，这就造成对业务理解不是很透彻，过分注重数据分析方法的使用。

领导常常抱怨自己家的数据分析师，报告非常漂亮，图表也很美，但是数据结果展示确实不知所云，得不到一个完整的综合性结论。

不能从数据表面看到背后存在的问题，并不是一个合格的数据分析师，得出的数据不能为领导决策支撑，那就是纸上谈兵。

目前数据分析师的就业趋势解析-开课吧

模型高级不代表能力高级

还有相当一部分的人在学习数据分析的时候，总爱去用哪些高级分析方法，比如回归分析、因子分析等，还有使用高级模型建模，认为这样才能显得自己逼格高。

但真实业务是要解决需求，模型分析的最终目的是使得业务问题得到解决，不论是高级模型还是初级模型，只能能抓耗子的就是好猫。

带着有说服力的作品敲开数据分析师的大门

数据分析工具是基本，业务理解是学习重点，对于那些入职数据分析的你，还有对提升技能迷茫的你，我建议你们：学习一门系统的课程+真实案例的实践+职场支持，获得一项具有说服力的作品，去敲开数据分析师的大门。

数据分析师的成长建议

数据分析的常见误区

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