Python 数据分析岗是非常吃香的行业，但也有分10k~30K，那么你知道这两者为什么差别这么大吗？某天，阿里九九的产品经理发现最近新用户的留存比较差，找到数据分析师小王：小王啊，最近新用户的留存比较差，你能帮忙分析一下原因不？
如果是你，你会怎么做？
01我见过的数据分析师一般有这几种处理方式：
第一类：初级，只会被动的取数。
查一下该业务线DAU，跳出率，留存时间等数据，交给产品经理，完成了。
这种数据分析师是最常见的，也是我很多读者的工作状态，特点是：没办法解决业务的问题，业务部门缺什么数据，我就取什么数据... 常被调侃叫”茶树菇 / 表哥 / 表姐“，他们的薪资大部分在20k以内。
第二类：中级，解决具体问题。
采用由上至下的思维方式来分析，通过做用户画像-寻找差异-差异量化成指标-问题假设-改进方案-验证，发现了是四五线城市用户不喜欢现在冷启动推送的产品，才是新用户留存差的真正原因。能做到这样，20k 往上应该没啥问题。 第三类：高级，指导业务。
除了完成该数据分析之外，可能还会去了解下行业的平均数据，看一下竞品的模式，然后跟一线业务聊，跟不同部门的领导聊，分析到底这个是不是数据问题？
最后，帮助大家梳理清楚有几条路，要怎么走这条路。能参与公司决策，工资水平肯定不用说了。
你说，产品经理会听谁的？升职加薪时领导会考虑谁？ 02数据分析师这三个能力，你得有 如果你还处在取数阶段，不用慌，这是个必经的过程，但是工作了三五年，还被叫表哥表姐的话，就很危险了，你需要马上提升这三项能力： 数据分析工具，这是基础不用说。但不要以为只会 Excel、SQL 就行了，想再多拿薪资，建议你们把Python、Tableau、powerBI 等常用的数据工具都学会。 分析方法和模型，这是进阶。到这阶段了，只是掌握工具肯定是不行的，需要掌握数据分析方法和模型，起码知道在哪埋点、如何建立长效统计模型。 深刻的业务认知，这是你的价值。你只有抓住业务本质，你分析出出来的结论和报告，才有建设性 ，能影响决策甚至提升业绩表现。 转载自：菜鸟学 Python
以上就是小编为您整理的关于 Python 数据分析岗10k 和 30k+ 有什么区别？ 的全部内容
如果是你，你会怎么做？
01我见过的数据分析师一般有这几种处理方式：
第一类：初级，只会被动的取数。
查一下该业务线DAU，跳出率，留存时间等数据，交给产品经理，完成了。
这种数据分析师是最常见的，也是我很多读者的工作状态，特点是：没办法解决业务的问题，业务部门缺什么数据，我就取什么数据... 常被调侃叫”茶树菇 / 表哥 / 表姐“，他们的薪资大部分在20k以内。
第二类：中级，解决具体问题。
采用由上至下的思维方式来分析，通过做用户画像-寻找差异-差异量化成指标-问题假设-改进方案-验证，发现了是四五线城市用户不喜欢现在冷启动推送的产品，才是新用户留存差的真正原因。能做到这样，20k 往上应该没啥问题。 第三类：高级，指导业务。
除了完成该数据分析之外，可能还会去了解下行业的平均数据，看一下竞品的模式，然后跟一线业务聊，跟不同部门的领导聊，分析到底这个是不是数据问题？
最后，帮助大家梳理清楚有几条路，要怎么走这条路。能参与公司决策，工资水平肯定不用说了。
你说，产品经理会听谁的？升职加薪时领导会考虑谁？ 02数据分析师这三个能力，你得有 如果你还处在取数阶段，不用慌，这是个必经的过程，但是工作了三五年，还被叫表哥表姐的话，就很危险了，你需要马上提升这三项能力： 数据分析工具，这是基础不用说。但不要以为只会 Excel、SQL 就行了，想再多拿薪资，建议你们把Python、Tableau、powerBI 等常用的数据工具都学会。 分析方法和模型，这是进阶。到这阶段了，只是掌握工具肯定是不行的，需要掌握数据分析方法和模型，起码知道在哪埋点、如何建立长效统计模型。 深刻的业务认知，这是你的价值。你只有抓住业务本质，你分析出出来的结论和报告，才有建设性 ，能影响决策甚至提升业绩表现。 转载自：菜鸟学 Python
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