同样是运营,他为什么赚的比我多 ???

产品笔记 / 2021-10-29 11:42:58

同样是运营,他为什么赚的比我多 ???
产品笔记 今天
经常有粉丝留言向我抱怨,自己作为数据分析师:

· 每天提取数据、按照模板写分析报告,能力毫无提升?

· 对数据维度不知道如何划分,对业务需求模棱两可?

· 数据分析师内卷太严重,迷茫自己的价值在哪里?

……

这也是当今数据分析从业者经常会遇到的问题。随着工作的不断深入,你就会发现,自己好像一个数据整理工具人,在每天处理表格、处理数据,生成可视化。



而且,熬夜加班得出的数据分析报告,还被领导臭骂:这是什么狗屎数据,一点分析都没有。

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图片来自于网络

所谓数据分析能力,不应该仅仅只是获取数据、清洗数据、数据建模、数据统计等基本的操作方法,熟练运用这些工具仅仅只是基本功,你要知道这些工具是来分析什么。



并且,需要分析出数据背后所表现出的意义,以此来解决后续的实际业务问题,从而获得公司商业价值的提升。



数据分析师在不同的公司,重点工作内容也不一样。

1、传统行业,数据分析师主要就是做行业报告之类的。

2、像在阿里巴巴这样的互联网大厂,职业区分比较明确,数据分析师大部分时间只做产品和运营的分析工作,至于基础数据处理、搭建数据产品等等不涉及。

3、在创业公司等相对小型公司,数据分析师要干的活可能不仅仅是产品和运营分析,而是要基础数据采集和处理、数据产品搭建,这都属于数据分析师的工作范围。



这么一看,还是大厂分工明确一些,这也是大部分人想进入的企业。这就解决了大家疑惑的一些基本问题,比如:“0基础转行数据分析都要学什么?”、“数据分析师平时工作都做什么?”、“数据分析师职业规划是怎样的?”。

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那么,如何才能进入大企业工作?你需要刷新自己的数据思维认知。给大家推荐一门超级公开课《三天数据分析师名企能力锻造营》,送给数据分析师的第一课,告别内卷,快速入门。



本系列课程是由开课吧数十位数据科学家精心打造,调研了北京数10+大厂,深刻了解企业所需要何种类型的数据人才。并且对往期学员做了大量调研,对数据分析常见的问题做了汇总,让你在提升自己专业素养的同时,也增加行业知识广度。

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三天,提升你的数据分析实战能力

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01

数据分析业务能力实战



如何告别纸上谈兵,怎样刷新数据思维认知?

如何告别企业内卷,真实企业场景如何运用?

不会划分数据维度,无法接触业务实际需求?



不要怕,这三天数据分析提升特训营,从热点事件剖析,让你学习数据分析实战能力。

 

对于本次超级公开课,教研组多次调研 BAT、华为、滴滴、美团等头部互联网企业用人需求,结合各大招聘网站岗位要求、行业专家建议,深度分析了当前数据分析师、运营、产品等岗位的招聘和晋升要求,研发出一套对标大厂,普遍适用于当下企业用人需求,以数据分析实战为核心的名企能力锻造营。精选三大主题教学。

主题一:告别无效内卷,提升自身数据分析硬实力,升职加薪不再难!

上课时间:10月29日

针对企业内卷,无需太过于焦虑,还是提升数据分析技能最为关键。第一天,我们邀请到了前微软中国公司MSDN主编欧岩亮老师,为大家解析如何在内卷化凸显的公司升职加薪,并且详细阐述了数据分析究竟是一种什么样的能力。

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主题二:想成为专业的数据分析师,我能拿到名企就业的入场券吗?

上课时间:10月30日

数据分析师并不是简单的用工具进行数据展示,而是分析出背后存在的问题,针对数据分析的常用模型和应用场景,深度为大家阐述大厂需要的数据分析技能。

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主题三:电影《长津湖》霸屏,他凭什么拿到50亿票房?

上课时间:10月31日

这个主题是真实实战,针对现在热门电影《长津湖》进行数据挖掘分析,多维度来分析电影火热的背后,隐藏着哪些知识。

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02

你将学习以下能力



基于真实企业数据业务,从实战角度出发,教你学习高效职场数据分析思维。学习用数据定义市场空间、运营成本、商业机会,精准把握业务增长关键点,迅速提升数据分析思维与能力。

 

第一天:

职场规划:学习数据分析能力,拆解能力模型和职业发展路径

高薪无忧:告别企业内卷,提升自身实力,增加简历亮点

编程学习:学习编程的必备条件以及应用场景,提升语言基础



第二天:

行业剖析:快速洞悉数据分析就业前景

追根溯源:深度剖析数据分析本质,讲述数据分析的前世今生

深度还原:一节课掌握数据分析常用模型,感受数据分析应用场景



第三天:

热点解读:取材于火爆电影案例,剖析数据指标拆解模型

维度拆解:掌握Python爬虫获取长津湖各维度数据方法

结果产出:词云图导出,提供帮助业务增长的可视化工具



03

优惠福利礼包



学习本次课程的同时,你还能获得三份资料包,帮助你晋升为数据分析师。

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适合这样的你:

1、对数据分析感兴趣的人群

2、想要了解数据分析应用场景的同学

3、想要了解大厂数据分析师工作流程的同学

4、数据分析师、产品经理、运营,以及数据分析相关的其他岗位

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