一个数据人的3年，5年，10年
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“数据行业有发展前景吗？”
“数据行业有没有中年危机？”
“数据行业年薪百万是真的吗？”
相信以上三个问题是大家准备入行时最想知道的问题。有一句话是这么说的：“行业的选择比努力重要。”选对了行业，工资、年终奖、股票分红纷至沓来，也会让自己未来的几十年拥有更多的机会和发展空间。
今天，我们为大家带来从事数据行业3年、5年、5-10年的行业前辈分享的亲身经历。从他们的身上能清晰地了解到一些行业内幕，以及他们如何实现进阶获得百万年薪。大家也可以从中有所收获，了解到如何规划自己的职业生涯。
01
“入行3年，升职加薪拿到年薪180K”
网友蛋卷坐标纽约，毕业后从事数据分析，刚入行时年薪75K，后来涨到80K，第二年跳槽到科技大厂，现在年薪180K。
从行业小白，到升职加薪年薪180K她都经历了什么？让我们来看看她的故事吧。
“数据分析的工作日常？吃的是数据，吐的是分析报告。具体来说就是看数据、出方案、出策略。
读书时我就自学掌握了一些基础的统计学、SPSS、Python、BI技能，这些专业内容都是不需要专业门槛的，只要你想，就有各种途径能学习。
分析一定从业务出发，并落地业务。我入职后第一件事，就是把我所对接的市场和销售部门的年度目标，年度规划，部门骨干人员当年的周报月报浏览了一遍，整理出问题向他们请教沟通。这帮我很快地缕清了业务流程和关键的业务数据，后续工作上手非常顺利。
在职期间，我主动争取高价值工作，避免低效取数、做表。入职第一年公司有个年度产品核心用户分析的项目，产品和运营团队主导，我主动提出参与，从市场和销售角度切入分析，最后这份子方向报告给整个项目加分不少。
最后再给大家分享一点我的工作思路：善用分析模型和思维框架。这样做的好处有两个：一、能让论证过程更具逻辑性和条理性；二、能让自己的结论更有说服力。”
从蛋卷分享的经历来看，她入行这三年，不断在提升自己的专业技能，并将这些在专业技能落地在业务上，在这期间总结出来一套属于她自己的工作思路。带着思考和目的去工作，而不是盲目的去做一个数据捉虫小能手，这或许就是她升职加薪的秘诀。
02
“5年数据人，我的经验：不要给自己设限”
很多行业都在传播中年危机，数据分析师也没有逃过这个流行词语。在这种焦虑的氛围下，网友大鹏有一套走出危机的方法。
网友大鹏，从事数据行业5年，年薪$165K Base+$20K RSU+$25K Bonus，去过金融、游戏、电商等行业，目前走管理路线。
“先来说说大家最感兴趣的问题吧，晋升路线。入行第一年是数据小白，第二年可以晋升初级，第三年中级。对于大多数的公司，一般的职业路径是从数据分析师晋升到管理层，然后沿着管理层的路线晋升。
科技公司不太一样，优秀的数据分析师会获得管理一个新部门的晋升机会。
其实说到中年危机，我认为是因为在32岁以前的青春期间你的技能或者资源边界都没有突破，才导致了过了青春未来没有饭吃。想要避免这种危机就要提前做好职业规划。
刚入行的前三年，你需要把技术和行业业务知识彻底搞明白，如数据提取、数据清洗，数据可视化，数据运营方法论。对应的工具是SQL，Python清洗，PowerBI/FineBI看板，数据分析方法论如AARRR模型，漏斗分析模型，因子拆解分析模型等。
3-5年比较关键，这几年会决定你会有进一步发展，还是只是一个资深取数工具人，也就是我们说的陷入中年危机。要明确自己擅长和喜好的业务方面。这决定了未来你的职业生涯会走什么样的路线，比如，你对技术有比较大的兴趣，可以考虑走机器学习人工智能的路线；对金融方面感兴趣，且又有较强的分析经验的，走战略分析、商业分析，投资分析方向也很好。
总的来说，要想不吃青春饭，就要扎实自己的基础技能；不断实践项目和提升管理经验；关注前沿动态、保持创新激情。”
从大鹏的故事中我们可以看到，他从前期的专业技能学习，到中期的深入了解不同行业，并结合自己的擅长和喜好选择最适合自己的方向。他能一步步走到现在的位置，一个可行的职业规划起到了很大的作用。
03
“我的十年——厚积薄发，砥砺前行”
看完蛋卷和大鹏的故事，最后我们再来看看一位数据从业老前辈的10年。能在一个行业坚持10年本身就不是一件易事，是什么让他走到了今天？这10年他都经历了什么？下面就是关于行业前辈Roll的故事。
“从业数据分析10年，目前是高级数据分析师，年薪到手Base有$265K。近十年来，我先后在零售、电商等行业工作，一直专注钻研数据分析，包括数据分析技术，以及数据分析团队的组建与管理等。
最初学习数据分析完全是因为个人兴趣，在掌握了一些简单的数据分析基础技能的情况下，我进入了电商行业，做一名数据分析专员，从最简单的报表、取数等工作开始了我的数据分析从业生涯。
从业期间，我越来越感知到数据分析的学习与成长从来都不是纸上谈兵，而是不断在实践中迭代理论、磨练经验。
实践的过程，就是我成长的过程。这一路走来，我在数据分析领域积累了丰富的业务经验和踩坑经历，并越来越深刻地感知到数据分析的重要性。
数据分析最重要的就是给企业和业务带来价值。只有真正挖掘数据背后隐藏的价值，才能够帮助你脱离低价值感的机械数据岗位。
再后来，我在业务工作中又不断掌握了 Python、SPSS、Hadoop 和各种 BI 工具等技能，能够利用各种工具或者编程语言对数据分析进行清洗、加工和可视化处理等操作。这时我开始尝试分析业务，想要进阶高级数据分析师。
但此时，我发现自己对业务的了解只浮于表面，脑海中没有具体场景，很难突破瓶颈，于是一直无法摆脱‘工具人’的定位。
后来，我专门拿出时间学习业务部门的知识，包括流程梳理、业务模型、指标体系建立等。再后来，又逐渐承接业务部门的数据项目分析需求。
就这样一步步经历挫折、误区与摸索之后，我也终于从一个一无所知的纯小白，成长为一名略有成就的数据分析师。”
以上，就是三位行业前辈的职业生涯。不难看出，不管是从业几年的数据人，想要突破瓶颈，获得进步与上升，都离不开两个很重要的元素：扎实的专业基础、将专业技术与实际业务相结合。而作为即将进入行业or想要进入行业的我们，手头可能没有那么多实际业务来让我们做练习，这时候一份高质量的实习经历或项目经历，就为我们提供了练习的机会。
而专业技能和实习经历或项目经历，也是我们通过面试，拿到Offer，进入行业的敲门砖。因此，想要从事数据行业的小伙伴不妨从这两个方面双管齐下，相信你们也会看到自己在数据行业大展拳脚的那一天。
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