数据分析，真的真的不是一个技术岗位‼️它诞生的时候不是，现在不是，未来更加不会是 📍所以，如果你想学数据分析的初衷，是为掌握一门技术，想不容易失业，那这边真的建议大家看看隔壁软件开发，那是真正的技术。 但现在，有技术也不敢说自己稳。裁人的时候，从来不看你会不会写SQL，就算会写python又怎样，只要公司想，闭着眼睛都会裁 那DA究竟是什么岗位呢？业务岗位。 💡最核心的能力是“基于业务逻辑理解，配合分析方法，完成业务监控和优化迭代”，最核心的工作是指标体系搭建、异动排查和业务优化策略。 这也是为什么，如果你是DA在职跳槽，或者其他岗位转行，面试的时候，对方完全不考察你任何技术，直接讲项目、聊业务。 所以想做DA，SQL这种东西学学基础，没事儿刷刷真题足够了。更重要的一定是业务思维训练，以及在面试中的应用。那到底怎么掌握业务思维呢？ 1️⃣如果你还在校，我特别建议，赶紧找实习，先别纠结于看书学课程了，找学长姐也好、找内推也罢，去实际地感受一下数据分析师究竟是咋回事儿。没有什么比一份真实的工作更能让你理解，到底它在做什么，以及它需要用到什么能力，这是最快的提升业务思维和业务能力的方法。 也别纠结于一些所谓的分析方法，在职场，方法不重要，重要的是解决问题，老板从不在意过程。 2️⃣如果你已经工作了，可以从当前的工作中总结。 不管你做什么岗位，总会身处在某个行业里。 那么宏观上，这个行业的全链路是怎样的？上下游分别有什么角色，有哪些公司？其次，这个行业供需侧都在发生哪些变化？公司、岗位是否能应对这种变化？另外，可以尝试去分析行业的天花板，甚至去判断行业集中度，是多点开花，还是“721”赢家通吃 而从中观和微观上，可以尝试拆解业务或者公司。最简单的是AARRR，找到获客、激活、留存、收入和裂变的关键环节，以及核心手段。再想想，当前阶段更关注什么，哪些还没完善，要怎么完善？ 业务sense没有很高深，刚刚我说的，都是。不止分析师需要，任何岗位都需要。 🌟说了这么多，还是那句话，数据分析师，绝对不是技术岗位。重点关注技术而不是业务理解，一定会本末倒置。真心希望大家聚焦重点，然后全力突破