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数据分析几乎是各行各业的“万金油”：

• 产品经理设计产品时，需要用数据来分析用户行为，挖掘用户需求；
• 运营策划活动时，需要通过数据反馈结果，验证活动是否符合预期；
• 市场规划渠道前，需要收集每个渠道的投入，用数据分析来分辨渠道资源的效果；
  ……

数据分析对于很多人来说，就像对办公软件的掌握一样，会成为人人必备的技能。

而对刚进入社会的大学生而言，掌握数据分析更是为自己随身配备了一把无往不利的利刃。

无论是日常数据分析，还是用户调研、产品分析，它会在你工作中的各种场景里发挥自己的光热助你一臂之力。

显而易见，掌握数据分析能力真的很重要，甚至已经成为职场人的标配能力。

美国财经媒体CNBC采访马云时，马云曾说了这样一句话：

“在快速发展的技术新时代，核心是数据，与数据和数据分析有关的技能将变得非常有价值。”

此外，我们对目前主流的招聘网站的数据进行了分析，也得出来了这样的结论：

一、数据分析相关新增岗位数量大

从企业在招聘网站发布的招聘来看，企业对于数据分析相关岗位的需求增大，某招聘网站数据分析相关岗位，1天内新增岗位数1W+，其中北京、上海等一线城市，日均新增岗位数1000+。

而且，数据分析覆盖咨询、金融、快消、金融、互联网等各大热门行业，可以胜任商业分析师、数据分析师、研究员、产品经理、用户研究员、市场研究员、广告、新媒体、运营等岗位。

二、数据分析成为众多岗位的标配能力

除此以外，非数据分析直接相关的岗位例如产品运营、用户研究、市场、营销、电商直播运营这样的岗位也将具备数据分析能力作为招聘的硬性条件标明。

企业都试图通过借助数据分析从杂乱无章的数据中挖掘有价值的商业信息，获得对于市场、用户、产品方面的洞见，以帮助进行商业决策。

三、数据分析师学历要求相对宽松

从某招聘网站收集到的数据来看，各大企业对于数据分析的学历有一定要求，但是学历条件设置并不十分苛刻：

12.83%的企业要求最低学历在大专以上即可，占较大比例的要求本科学历以上的企业占比78.83%。

这说明：企业对于数据分析师的学历要求比较宽松， 精通数据分析的各项技能，能够帮助企业进行各类商业信息的挖掘即可。

这从另一个侧面也反映了数据分析的入门门槛并不高，只要有一定的学习能力，小白也是可以成为一名优秀的数据分析师的。

四、数据分析师平均薪资在10K—30K

图表显示：

数据分析师岗位的薪资集中在10K—30K之间，其中10K—20K是相对而言比较常见的，但更多的有可能拿到20K—30K的薪资水平，更加专业、高级的数据分析师有可能拿到30K以上甚至更高的薪资。

这说明，数据分析师的岗位薪资相对而言处于较高水平，且依据资历以及能力有一定的发展空间和潜力。

毫无疑问，各项数据显示数据分析能力已经成为目前最有潜力，最有"钱"途的能力之一！

这对于没有强大背景的普通同学来说，掌握数据分析，就是你凭实力逆袭的最好机会！

关于Python的学习指南

最后多说一句，小编是一名Python开发工程师，自己整理了一套最新的Python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。说真的，学好 Python 不论是就业、副业赚钱、还是提升学习、工作效率就业、副业赚钱、还是提升学习、工作效率，都是非常不错的选择，但要有一个系统的学习规划。

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一、Python所有方向的学习路线

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