产品刘
最近身边很多人都在喊，钱不够花，工资涨得少，自己又没有什么一技之长。
特别理解这种无力感：很多人也不想就这样满足现状，天天琢磨着怎么升职加薪，增加点额外收入，但却找不到方向。
最近正好遇到个姑娘，她的赚钱能力着实让我受到了一万点暴击。
分享一下她的赚钱技能，给你一点启发。
年薪从15万到70万，她做对了什么？
姑娘18年本科毕业后，去了北京一家商业查询平台做产品。3年时间，她从年薪15万，到现在薪酬一年过70万。
我很诧异，这样一个没有背景不能拼爹的普通年轻人，凭什么能在毕业3年后就达到这样的薪资水平？
（为了满足我的好奇心，姑娘还给我看了她的工资卡截图。）
跟她聊完以后，发现她的学习路径、做事方式确实厉害，尤其是数据方面的思维和洞察力，果然配得上这个薪资。
妹子说她刚毕业的时候，负责产品调优模块，经常要统计数据，去给研发提调优建议。
因为实习时候经常帮师傅做表，在其他应届生还在拼粘数据，研究Excel公式时，她已经能非常高效地做出这样漂亮的图表了。
这成了她工作成果的第一张名片，在同批的新员工中迅速脱颖而出，被领导调进了项目组。
进了项目组后，又专门研究了“可视化图表”，并且借鉴了顶尖咨询公司的分析报告，她做出的图表是这样的。
这样美观又专业的图表，一下子提升了自己在公司的知名度，领导大为赞赏。
但没高兴多久，她就发现给自己挖了个坑。因为图表做的好，部门什么乱七八糟的报告都交给她做。
而不会分析数据，每个报告的重点和结论，都要领导来亲自提炼，她发现自己慢慢沦为了一个专门美化图表的“工具人”。
意识到这一点，她一边学习数据分析的系统课程，一边了解业务相关指标。2个多月后，她已经可以熟练地从数据中提取信息，去提升业务，优化流程。
由于表现出色，不到半年，她被业务部门老大看中，调到身边重点培养，这让她对业务应用更加成熟，在数据实践方面的成长突飞猛进。
现在的她，年纪轻轻已经是公司战略层面的商业分析人才，不仅收入可观，未来的职业发展也是一片光明。
从她的经历中不难看出，掌握数据分析技能，除了会做炫酷的可视化图表，更重要的是，能结合具体业务，从数据背后定位原因、得出解决方案。
这样的人才在职场上，不仅可以在短时间内快速获得差异化竞争力，还能持续拓宽职业发展的边界，让自己持续保值、不断增值。
数据能力是当下职场竞争中的“黑武器”
现在随便打开一个招聘网站，无论互联网大厂，还是传统企业，都在寻找数据分析人才，更有大量岗位在招聘条件中统统要求需要“具备数据思维”。
《赛迪智库》数据显示，2018年底，商业数据分析人才缺口为60万，而到2025年，这种懂商业、懂数据的复合型人才，缺口将达到230多万。
一方面，数据化人才缺口日益增加，而另一方面，高校数据类专业设置滞后市场需求，数据相关专业的毕业生，数量少且实战经验有限。所以，很多企业即使愿意支付20%-30%的岗位溢价，仍然找不到合适的人才。
很多人觉得，我并不想成为数据分析师，我学这项技能有什么用呢？”
数据分析的本质是通过数据辅助业务决策，驱动业务增长，所以，它几乎是适用于各行各业的“万金油”。
举个例子：
如果你是产品经理：前期需要用数据来分析用户行为，挖掘用户需求；产品诞生后，要用数据监测用户行为、测试产品功能，促进产品迭代。
如果你是运营：活动上线前，需要做A/B测试，通过数据反馈结果，验证活动是否符合预期；活动上线后，还要分析实时数据，调整推广节奏和推广动作。
如果你是市场：需要用投入产出比（ROI）去判断各个渠道的流量效果，从中找出最优渠道。
就算你只是个传统行业里最普通的文员，也许背后勤勤恳恳工作的心血领导看不到，但如果你在汇报工作时，用一个可视化的数据分析图表，那绝对是能超越领导预期，让他眼前一亮的。
总体来说，懂数据分析的人，要比别人更容易洞察业务本质，获得领导青睐，掌握这样一个宝藏技能，想不升职加薪都难。
数据分析难学吗？
看到这里，你很可能会觉得：“这数据分析也太厉害了，是不是特别难学？我一看到那些代码啥的就脑壳疼。”
这个误会还真是闹大了！
数据分析是为了解决工作中的问题，所以学的是思维和方法，并不是复杂的代码，一般对业务有点理解的人都能掌握。
小昭学的那个圈外「数据分析入门训练营」就非常接地气，我已经去帮大家体验了，还挺值的……
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这个课程的导师是市面上很难找到的“业务导师+技术导师”双师制模式，不仅数据分析功底扎实，还懂业务、会教学。
关于课程内容，我简单梳理了一下：
1. 动态可视化图表搭建。学会在基础的Excel中观察数据规律，并用模型描述。课程中还会赠送300页可视化模板，让图表轻松碾压90%的同事，一下就抓住老板的心。
2. 零基础也能轻松上手学习。课程抛开枯燥理论，直接从真实工作项目中跟着做数据分析，用「解决问题」倒逼「技能学习」，再不用担心学完没处用。
3. 以「定位问题—分析原因—形成决策」逻辑展开。学习工具之余，更注重搭建学员的数据思维，提升数据敏感度，带你真正用数据解决企业问题。
4. 200+行业常见数据指标+底层方法论。涉及电商、零售、互联网、生产等领域，覆盖运营、产品、财务、市场、广告、销售等岗位的数据分析工作。
可视化图表+数据思维提升，单是这两点，就终身受益。
去年12月开始，圈外同学还与阿里巴巴达成战略合作，共同培养商业数据人才。
项目学员可以学习阿里生态的方法论、数据产品、前沿实践案例，最大程度贴近应用，成绩优秀的还可以直接内推。
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