30K和8K的数据分析师，是差在学历还是差在人品
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人家按时上下班，我加班996，同样是数据分析师，为什么人家月入30K，而我月入8K？是差在学历？还是差在人品？说好的年薪百万为什么没有发生在我身上？？
今天，我们就来为大家揭秘，是什么造成了数据分析师之间的收入差距？不同行业、不同国家的数据分析师在工作内容上都有哪些区别？
01
能力差异导致收入差异
其实，造成这种差异的主要原因是具备的能力有差异。其次，所处行业、所处国家也是不可忽视的因素。
不同的数据分析师之间的薪资差异可能来源于多方面的因素，包括技能、经验、知识、解决问题的能力、沟通和团队合作能力等。高薪的数据分析师往往能够在这些因素上表现出卓越的特点，使他们在职场中具有竞争优势。
业务思维能力差异
同样是数据分析师，分析思维决定了能解决问题的广度、难度和深度。刚入门的数据分析师的日常工作就是根据业务或者领导的需求，对自己的工作并没有进一步的理解和衍生，仿佛只是一个取数工具人，价值不高薪水自然低。
高薪的数据分析师通常能够将数据分析与商业意识和战略思维结合起来。他们能够理解业务目标和战略，从数据角度为企业提供洞察和建议，并帮助企业做出战略性决策。他们能够看到数据分析在企业中的价值，并将其与业务需求紧密结合，为企业带来实际的商业价值。
硬件技能差异
数据分析师的核心能力是思维，次核心能力就是工具。对于初级的数据分析师，在日常的工作中会用SQL取数，再导入Excel分析，掌握了这些，做一些常规的数据分析报告还是没问题的。
但随着企业的数据日益增多，且被分散在各个业务系统中，光取数就是一个庞大的工作，那么只会使用SQL和Excel就无法很好地应对了。
想要拿到高薪，不能满足于一个简单的取数和分析，必须要能有一个完整的取数、分析、挖掘、自动化、呈现、落地执行的技能。
高薪的数据分析师通常具备更高的技能水平。他们拥有深入的数据分析和数据挖掘技能，掌握多种数据处理工具和编程语言（如SQL、Python、R等），并且能够运用高级统计学和机器学习算法进行数据建模和预测。他们还可能擅长数据可视化和数据沟通，能够将复杂的数据解释清晰地呈现给决策者。
经验和专业领域知识差异
高薪的数据分析师通常具有丰富的经验和深厚的专业领域知识。他们在多个项目中积累了大量的实际数据分析经验，能够应对各种复杂的业务场景和数据情境。并且对所从事行业的了解深刻，能够从业务角度出发，为企业提供有价值的数据洞察和建议。
沟通能力差异
沟通能力在数据分析岗位是一项必不可少的能力，高效的沟通能衍生出更多的商业价值。数据分析需要了解业务、寻找数据、讲解报告，要和不同部门的人打交道，沟通能力至关重要。
高薪的数据分析师能够与不同层级和背景的团队成员进行有效的沟通，理解他们的需求，并将数据分析结果以简洁、明了的方式呈现给他们。同时还能够在团队中积极参与，与其他团队成员合作，共同完成项目目标。
了解了导致薪酬差异的主要原因后，我们再来看看不同行业、不同国家的数据分析师，在工作内容上都有哪些区别吧。
02
行业不同，工作内容不同
总的来说，不论在哪个行业，在基本技能方面的要求都是相同的。第一是对于业务的了解；第二是掌握好数据分析的工具；第三是有良好的数据分析的能力。其主要的不同点体现在所处行业需要的附加技能上。
金融行业的数据分析师
金融行业的数据分析师不仅仅是简单地收集、挖掘和理解数据，需要具备基础，还需要有丰富的金融领域知识。金融行业主要分为买方市场和卖方市场，所处的市场不同，数据分析师的工作内容也不同，在这里我们以投行为例。
✅卖方，主要指的是证券公司，卖方分析师主要职责是为客户提供尽可能完善的研究报告，帮助客户进行投资理财。
✅买方，指的是公募基金和私募基金。买方分析师需要对客户的资产净值负责，因此其研究报告注重投资价值。
数据分析师的硬技能体现在数据可视化（Data Visualization）， 机器学习（Machine Learning），统计建模（Statistical Modeling），SQL数据库的使用，和其他相关的编程经验。
咨询行业的数据分析师
咨询行业的数据分析师都需要具备商业分析能力。其主要工作流程为：学习客户业务➡了解客户数据的构成➡构建数据收集分析平台➡了解当前形势寻找突破点和增长点（数据挖掘）➡整理汇报分析成果。
大型咨询机构以及四大会计师事务所，都有金融风险咨询、并购咨询、税务咨询等业务。不同业务对分析师技能的要求也不同。
✅金融风险咨询分析师：需要对银行风控体系以及金融市场风险有全面的把握。
✅并购咨询分析师：需要熟知国内外并购法律规范和行业要求。
✅税务咨询分析师：需要对各大税种非常熟悉，能够快速地找到对企业最优惠的避税方法。
互联网行业的数据分析师
互联网行业的数据分析是的主要工作内容是：基于业务的需求，搭建业务指标体系，设计指标和数据逻辑，搭建数据系统，开发可视化报表，协助业务部门取数，满足业务部门的数据需求。
互联网行业的数据分析师作为看重的就是个人的专业技能。一般来说，从事互联网行业的数据分析师最要具备以下几个技能：
✅很强的数学和统计知识，这是至关重要的，因为知道的越多，就越能高效的解决问题。这直接影响到工作质量。
✅至少需要掌握一个或多个数据分析工具，常用的数据分析工具有 Excel、Python、SQL、SPSS、PowerBI、Tableau等。要了解这些工具并灵活的运用它们。
✅会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。
✅熟悉常用的数据挖掘算法，如回归分析、决策树、分类、聚类方法等。
03
国内外数据分析师工作的区别
各个国家的数据分析师在工作内容上实际上是大同小异的，他们之间最大的区别在于工作方法上。主要体现在以下几点：
✅对于数据的挖掘程度不同。国外是问题导向，针对研究问题来选择数据分析方法，目的是解决问题。
国内是方法和结果导向，即管理和工作的结果（经济与社会效益和客户满意度）。
✅样本量不同，国内由于人口基数大，更能反映一些普遍问题。
✅国内多横截面式的数据分析，国外多纵向数据的分析。
而从工作压力上来看，一般来说数据分析师的平均工作时间通常比较固定，但由于项目的原因, 在一些核心部门或者某些时间段可能会有适当加班。
其次，根据个人所处行业和职能不同，工作压力也不同。比如金融行业，在投行工作工作压力就相对比较大；而处于买方市场还是卖方市场，工作压力也是不一样的。
总之，不管在哪个行业做数据分析，拥有扎实的专业技术和丰富的经验和领域知识都是硬道理。
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