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前段时间，被字节跳动在北京的新办公室刷屏了。
充满科技感的办公室，人均配价小一万的人体工学椅 ↓ 还有健身房、瑜伽房 ↓ 
而这还不是全部。 餐厅免费三餐自助，下午茶，零食水果统统不限量，还支持吐槽和点菜 ↓ 
午休提供专门的休息室，还有专业的按摩马杀鸡等着你！↓ 
福利这么好，但想进去并不容易。 我从招聘网站爬取了字节跳动 9600 余条岗位数据后发现，上到专家级别，下到最基层员工，从产品、运营、销售，到财务、HR，80% 岗位的 JD，都不放过强调要掌握「数据分析」能力。 
众所周知，大企业的招聘要求，一定程度上代表着企业乃至整个商业社会未来发展的方向，有如时代的号角，倒逼着你要“顺势而为”。 上面的招聘信息可以看出，大厂特别钟情那些有数据分析能力、对数据敏感的人才，甚至不惜愿意支付“天价”去招揽。据猎聘网发布的数据人才就业趋势报告显示：有 1-3 年工作经验的数据人才平均薪资高达 22322 元。而 5 年以上工作经验，基于市场数据的商业分析师，月薪高达 5-8 万，比很多人的年薪都高。在疫情的催化下，企业数字化转型被推上了风口浪尖，大家都开始认识到，“数字化”这样一种更高效的模式，或许是企业突破目前发展瓶颈，实现业务新增长的契机。而任何一套高效的模式背后，都需要更高效的底层组织架构来支撑。因而数字化转型过程中，人才数据能力的同步迭代就成为至关重要的一环。就拿企业常见的 HR 这个岗位为例，因为属于职能岗，不直接给企业产生效益。如果 HR 部门不懂得运用数据对企业用人问题进行预判和分析，推动业务部门发展，对企业而言，永远只是成本部门，还不如外包省钱省力。可以预见的是，未来越来越多的重复人工将被数字化的工具和系统取代，人们运用大数据分析技术，来帮助做业务响应和探索创新的环节会越来越多。不夸张地说，未来的企业要是缺了数据分析，就好比“军舰缺了雷达”。随着企业数字化转型的不断深入，对于个人来说，既是机遇，也是挑战。能力无法匹配企业转型需求的人，可能很快被清洗出局，而紧跟企业转型步伐，顺应企业发展的人，可以更快被重用。拿互联网行业最常见的运营岗位来说，这个岗位本身门槛并不高，如果只是做一些搬运打杂的工作，那很可能在干了 2 年之后，依然是个工具人，轻而易举就被刚毕业的大学生取而代之。但是，如果你能运用数据去验证和分析推广动作背后的原因和方法，给领导业务决策提供一些支持，那脱颖而出的一定是你。因为这是你在现有能力基础上的叠加技能，这样的“复合型能力”是很难轻易被模仿，这就是别人没有的，只属于你的核心竞争力。此外，作为职场“硬通货”的「数据分析」，还具有非常强大的行业通用性。即使是不同行业，分析涉及的指标体系、维度、分析方法这些底层知识都是通用的，万一日后转行，数据分析能力也能成为你进入新行业的敲门砖。
看到这里，你可能会觉得，数据分析是不是很难学？我一看到那些数字代码啥的就脑壳疼。绝大多数刚接触数据分析的同学，都会陷入一个思维误区：学数据分析要掌握一些复杂的 SQL、Python 工具。实际上，数据分析的核心不在于工具，在于方法论和分析思维。这就是为什么我不建议大家去学一些数据分析类的工具，也不要照搬网上那些数据分析项目，因为你会发现，学了以后依然不知道怎么解决实际问题。
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