2020- 07- 04 11:25 上一篇《数据分析师的绩效，该如何考核？》发出以后，又被大家加入了《陈老师日常劝退套餐》。很多粉丝强烈呼吁，写一篇数据分析师的幸福生活，不然感觉真的要被劝退了。今天就响应群众号召来一篇。其实需要陈老师来写这篇，就说明大家对数据解读的还不够啊。因为数据分析师的幸福生活，早已藏在大家的分析报告里，只是大家太过关注冷冰冰的数字，而不是数字后的含义，所以没有解读出来�? 为什么这么说？是因为“收入”是个可量化的名词，收入高低只要看个数就好了。但“幸福”是个不可量化形容词，意味着丫是对比出来的。要谈数据分析师是怎么幸福的，就得对比下其他部门是怎么个苦逼法。要想人前显贵，必须人后受罪。大家在做业务部门绩效分析，ROI 分析，活动分析的时候，其实已经暗含了其他部门苦逼的线索�? 一提销售，大家最容易联想到奖金，喝酒，洗脚城。先把客户灌醉，洗脚城睡小妹，订单忽悠到手，奖金拿到手累。多好啊，看着舒服吧。自己去做一下试试吧�? 第一天，没开单第二天，没开单第三天，没开�? 月底一看工资单：基本工�? \(1350+\) 绩效 250

做过销售队伍业绩分析的同学，如果认真研究过业绩分布，就会发现销售队伍不�?20/80 法则，而是 2/80 法则。特别在 B 2 B 企业，少�?Ace 销售吃大部分业绩，大量的销售都是苦逼兮兮地拿最低工资，干不了两天走人。况且，我们做数据分析的是做在空调房办公椅上�?ppt，人家可是每天在外风吹日晒，被客户甩脸色……这么对比下，幸福感高了不？销售的本质就是一将功成万骨枯，羡�?Ace 们大把拿奖金？人家是从万人坑里杀出来的�? 一提产品，大家最容易联想到乔老爷，雷布斯，张小龙。好威风！于是信心爆棚的从产品助理干起，进入办公室时大喊一声：我要改变世界�? 产品经理：你说啥？产品总监：你说啥？老板：你说啥？开发：你说啥？

别说改变世界了，你连一次会议纪要都改变不了。一个开�?2 小时没头没尾的产品开发扯皮会，开完了领导说：写个会议纪要。结果你写完都改�?V 8 了，领导还说不满意�?

那不改变世界，改变一下文案算了，嗯！于是做个小运营吧，写写文章，搞搞活动。于是变开始了下边的美好生活：

编号 工作内容 谁来�?/td> 小文干什�?/td>
0 确认要做活动 领导 ? ? ?
1 了解会员情况 数据中心 ?
2 了解会员需�?/td> 用研中心 ?
3 撰写会员方案 小文 ?
4 确认会员方案 领导 ?
5 甄选会员礼�?/td> 小文 ?
6 确认会员方案 领导 ?
7 采购会员礼品 采购�?/td> ?
8 撰写营销文案 小文 ?
9 确认会员方案 领导 ?
10 联系推文发�?/td> 运营�?/td> ?
11 撰写宣传计划 小文 ?
编号 工作内容 谁来�?/td> 小文干什�?/td>
12 设计宣传图片 广告公司 ?
13 确认宣传图片 领导 ?
14 设计活动 H 5 小文 ?
15 确认活动 h 5 领导 ?
16 开发活�?H 5 IT �?/td> ?
17 测试活动 H 5 小文 ?
18 跟进物资到位 小文 ?
19 跟踪活动数据 小文 ?
20 解答活动问题 客服中心 ?
21 撰写活动总结 PPT 小文 ?
22 确认活动总结 PPT 领导 ?
23 活动总结汇报 领导 ? ? ?

？？�?发生了啥�?=求求爷了�? =自己工作�?=到处打杂�? 产品和运营的苦逼本质是什么：

一提营运，算了还是不提了，懂行的看到运营两字就觉得心累。这么说吧，看看网上那么多“爆笑！调戏移动客服小妹音频曝光，快来听”的段子。设想下，如果你是那个被调戏的小妹，你还笑的出来吗�? 总结一下，就是业务部门虽然直接对业务负责，但：不是人人能出业绩；不是事事能出业绩；甚至不是努力就能出业绩。业务部门的起步难，成长慢，赌运气，会劝退一大波新人。相比之下，数据分析作为支持部门的压力就轻松很多，成长也明显很多。所以很多一线部门苦苦挣扎的小弟小妹，想转行进入数据分析�? 诶？还没还没有提开发，对不对！�?java �?IOS 开发到 hadoop 到现在的 python 到机器学习各种算法，每个年代都有开发的造富神话。从当年“三�?java，百万年薪”到“一年前端，月薪五万”，开发被吹的越来越神。当然近两年流行的是《全职妈妈在家带�?3 年，老公�? 思进取欠�?20 万赌债，21 �?0 基础自学人工智能，入职互联网金融风控月薪 3 万，半年后跳槽平安成为数据科学家年薪百万�?

X 健都不敢这么�?..

就问一句。当年吹三年 java 的，现在咋不继续吹了？为啥也跟风来教 python 机器学习了？技术和业务不同，业务类是家有一老如有一宝，而技术类是拳怕少壮。技术迭代更新，本来就是越新的越厉害。所以技术类往往起薪比较高，并且 1- 5 年内跳槽的更吃香。这时候体力还好，人还单身，知识还没淘汰，加班跟玩一样�? 可也正因如此，技术类的高端岗位往往被那些出身好、学历好、经验对路的年轻人拿走。相当多人进�?BAT 最大的障碍不是技能能力，而是毕业证的学校名字。技术类的岗位见顶速度快，往往技术迭代，就落得渣的不剩。就如果当年做数据分析做 congos，做 BIEE 的，现在都面临转型压力。有些小伙还指望公司上市，可一不小心就会落得行业寒冬，开猿节流的结果……这么对比下，幸福感高了不？

总结一下，和业务部门相比，数据分析的优势来自“数据”两个字。数据分析不像业务部门那样过分的重实践，轻理论，依赖好运气。数据分析有统计学、数学、算法理论支持，使用 excel，sql，python 等工具工作，因此技能积累快，能力成长性好，不靠天吃饭。这对于新人起步是非常有帮助的�? 和技术部门相比，数据分析的优势来自“分析”两个字。数据分析最终产出成果，需要和业务结合，需要沉淀分析经验，需要加深对行业的理解，这些使得数据分析不会因为某款工具的淘汰而被淘汰。分析能力会成为数据分析师职业护城河，这对于老人留存是非常有帮助的�? 所以如果硬要和每个部门最 Top 的岗位拼薪酬，数据分析岗位一定会败下阵来。但是如果和每个部门躺在万人坑里的倒霉蛋们比成长，数据分析岗位肯定占得先机。无论是在这个领域持续成长，还是借它做跳板，实现从一线到后台，从基层到管理的转化，都是很不错的�? 所以，真的不要把自己混的不如意赖到这个岗位的头上。以大多数人的努力程度之低，还没有到：“这个岗位发展空间有限！”的程度。这句话可能一个数据总监来讲比较合适。至于继续晋级需要哪些技术、业务、能力要求，稍后我们开始正式分享，敬请期待哦�? 你觉得数据分析师是不是比其他岗位幸福？评论区见�