最近身邊很多人都在喊，錢不夠花，工資漲得少，自己又沒有什么一技之長。

特別理解這種無力感：很多人也不想就這樣滿足現狀，天天琢磨著怎么升職加薪，增加點額外收入，但卻找不到方向。

最近正好遇到個妹子，她的賺錢能力著實讓我受到了一萬點暴擊。

分享一下她的賺錢技能，給你一點啟發。

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年薪從15萬到70萬，她做對了什么？

妹子18年本科畢業后，去了北京一家商業查詢平臺做產品。3年時間，她從年薪15萬，到現在薪酬一年過70萬。

我很詫異，這樣一個沒有背景不能拼爹的普通年輕人，憑什么能在畢業3年后就達到這樣的薪資水平？

（為了滿足我的好奇心，姑娘還給我看了她的工資卡截圖。）

跟她聊完以后，發現她的學習路徑、做事方式確實厲害，尤其是數據方面的思維和洞察力，果然配得上這個薪資。

妹子說她剛畢業的時候，負責產品調優模塊，經常要統計數據，去給研發提調優建議。

因為實習時候經常幫師傅做表，在其他應屆生還在拼粘數據，研究Excel公式時，她已經能非常高效地做出這樣漂亮的圖表了。

這成了她工作成果的第一張名片，在同批的新員工中迅速脫穎而出，被領導調進了項目組。

進了項目組后，又專門研究了“可視化圖表”，并且借鑒了頂尖咨詢公司的分析報告，她做出的圖表是這樣的。

這樣美觀又專業的圖表，一下子提升了自己在公司的知名度，領導大為贊賞。

但沒高興多久，她就發現給自己挖了個坑。因為圖表做的好，部門什么亂七八糟的報告都交給她做。

而不會分析數據，每個報告的重點和結論，都要領導來親自提煉，她發現自己慢慢淪為了一個專門美化圖表的“工具人”。

意識到這一點，她一邊學習數據分析的系統課程，一邊了解業務相關指標。2個多月后，她已經可以熟練地從數據中提取信息，去提升業務，優化流程。

由于表現出色，不到半年，她被業務部門老大看中，調到身邊重點培養，這讓她對業務應用更加成熟，在數據實踐方面的成長突飛猛進。

現在的她，年紀輕輕已經是公司戰略層面的商業分析人才，不僅收入可觀，未來的職業發展也是一片光明。

從她的經歷中不難看出，掌握數據分析技能，除了會做炫酷的可視化圖表，更重要的是，能結合具體業務，從數據背后定位原因、得出解決方案。

這樣的人才在職場上，不僅可以在短時間內快速獲得差異化競爭力，還能持續拓寬職業發展的邊界，讓自己持續保值、不斷增值。

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數據能力是當下職場競爭中的“黑武器”

現在隨便打開一個招聘網站，無論互聯網大廠，還是傳統企業，都在尋找數據分析人才，更有大量崗位在招聘條件中統統要求需要“具備數據思維”。

《賽迪智庫》數據顯示，2018年底，商業數據分析人才缺口為60萬，而到2025年，這種懂商業、懂數據的復合型人才，缺口將達到230多萬。

一方面，數據化人才缺口日益增加，而另一方面，高校數據類專業設置滯后市場需求，數據相關專業的畢業生，數量少且實戰經驗有限。所以，很多企業即使愿意支付20%-30%的崗位溢價，仍然找不到合適的人才。

很多人覺得，我并不想成為數據分析師，我學這項技能有什么用呢？”

數據分析的本質是通過數據輔助業務決策，驅動業務增長，所以，它幾乎是適用于各行各業的“萬金油”。

舉個例子：

如果你是產品經理：前期需要用數據來分析用戶行為，挖掘用戶需求；產品誕生后，要用數據監測用戶行為、測試產品功能，促進產品迭代。

如果你是運營：活動上線前，需要做A/B測試，通過數據反饋結果，驗證活動是否符合預期；活動上線后，還要分析實時數據，調整推廣節奏和推廣動作。

如果你是市場：需要用投入產出比（ROI）去判斷各個渠道的流量效果，從中找出最優渠道。

就算你只是個傳統行業里最普通的文員，也許背后勤勤懇懇工作的心血領導看不到，但如果你在匯報工作時，用一個可視化的數據分析圖表，那絕對是能超越領導預期，讓他眼前一亮的。

總體來說，懂數據分析的人，要比別人更容易洞察業務本質，獲得領導青睞，掌握這樣一個寶藏技能，想不升職加薪都難。

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數據分析難學嗎？

看到這里，你很可能會覺得：“這數據分析也太厲害了，是不是特別難學？我一看到那些代碼啥的就腦殼疼。”

這個誤會還真是鬧大了！

數據分析是為了解決工作中的問題，所以學的是思維和方法，并不是復雜的代碼，一般對業務有點理解的人都能掌握。