工作四年的数据分析师的解惑-关于转行和薪资问题
实打实的一线数据分析师的经验。
本文撰写：长庚（公众号:一个互联网人的日常）
问方：stormzhang圈友
答主：钟大本（公众号:大本说数）
我做了4年数据分析的工作，现在在北京的一线公司上班，做过的项目包括业务分析、算法策略、ETL、埋点工程，还做过产品功能，也招过人带过小团队，算是做遍了一般公司里数据相关的前后端链条。
最近看到有不少圈友在学习数据分析的内容打算从事相关工作，如果有好奇的问题可以直接问，我尽力提供我所知的信息。
坦白说，我从对数据分析感兴趣，到学习相关内容，到入职从事这个领域的工作，最大的感觉就是实际工作内容和公开领域能获得的资料相差很大。
这和这个领域的一些性质是有关系的：数据是高密级信息，能分享的基本都是理念和代码，有时就算是破题思路都不好拿出来分享。虽然其实不是什么很高大上的内容，但就是容易被公司请去喝茶谈话。
这会导致什么问题呢？就是实际工作需要的技能和你学习的内容不匹配，这个在之后还可以学习。比较糟糕的情况就是入职工作后发现这和你入职前想要的工作不一样，这会很打击你的积极性。
在圈里呆了有一段时间了，我觉得分享和交流能带来更大的价值和成长，希望我的信息能帮到有需要的人。其实我是最近才发现好多人在学数据分析，之前一直没感觉有多热门，不是都去学人工智能了吗？
以下是问答：
我是做产品的，想学初级的，想问下要从哪入手
产品经理也需要数据分析能力。我也做过产品的工作，大抵上先从思路入手：你要知道你需要什么，然后通过什么手段能实现。 在产品工作上，通常要做的事情是：
1.1 自己负责的功能和业务是否正常运转；
1.2. 所做的功能优化对想实现的目标有没有起作用；
1.3. 找到能优化的问题，做新的优化或功能。
要实现这些事情，你需要学习：
2.1 漏斗思维，能将用户行为抽象成漏斗和路径
2.2 用户的每个交互会不会产生什么数据，是不是能储存，大概理解埋点和用户日志这件事
2.3 AB实验怎么实现，能不能做分流隔离，怎么打标记
2.4 找机会这件事情上，多看用户日志。
只要有空就抽用户日志看 了解了这些事情（不需要学如何实现），你就能知道怎么提需求，以及算哪些数据能解决问题。知道怎么问问题比知道怎么解决问题重要。 之后，就是多看数了：
3.1 每天看你的业务报表以及能看到的其他报表，对大盘有认知。这样，当你看到一个异常数字的时候，你就知道哪里可能有问题，哪里可能有机会
3.2 多看行业内的分享报告。别人的思路，别人的数据。
这个行业薪资水平如何？
要解决这个问题，你先要知道广义的数据分析其实包含不同的岗位：数据运营，数据分析师，数据工程师。分别对应一般公司里的前台业务，中台支持和后台开发三种不同角色。
数据工程师有些公司会把他们归到数据分析部门，有些公司会把他们归到开发部门。他们的工作其实很多时候和分析没有关系。
这三种不同角色对应的薪资水平和运营、产品、开发的薪资水平是差不多的。一般来说，应届给到8K12K挺多的了，13年有经验的可以给到1215K，35年可以给到15~25K。
这是北京的价格，上广深会相对较低。小公司通常给得也更少。
