卷出新机会，数据职业发展路径全方位盘点
在数据驱动的时代，数据分析已成为职场中不可或缺的技能，但许多从业者在职业发展的道路上仍感到迷茫。本文将全面盘点数据分析职业的发展路径，给大家提供清晰的指引。 2025年刚开始，很多同学在盘算着今年该如何发展。网上关于数据分析如何从0到1的文章一抓一大把，但对于之后的发展路径极少有介绍。今天就来给大家盘点下各种发展路径，总有一条可以让你升职加薪。 首先，大家一定要清晰：数据分析不是一个按劳分配的岗位。并不是看谁SQL搓得多，谁工资拿得就多，甚至那个一天2000行SQL的人肉取数机，会批为“对业务缺少贡献”，没有晋升机会。所以不要光埋头干活，抬头看路很重要！ 一、公司内部晋升 想在公司内晋升，需要几个条件： 1、公司本身业绩在增长 2、数据部门有扩编名额 3、数据部门有绩效A名额 4、直属领导认可自己的表现 大家可以对号入座，看自己符合几条。如果 1、公司规模不大 2、公司业绩在下滑 3、公司没有数据部门 4、直属领导不认可自己 那么建议往下看，选择其他机会 二、同业跳槽的机会 想通过跳槽加薪，跳同行，是最快的办法。大家都喜欢吃现成的，有同业经验很容易要到高薪资。 注意！这里的同业指：分析过的业务问题相似，比如: 销售：业务员、电话销售、线上买量 运营：用户、商品、私域、 生产：离散式、流程式生产 供应：物流、仓储、配送 产品：内容型、电商型、工具型 商品：耐用品、快消品、生鲜 在找工作时，一定要看细点，会发现更多机会，比如有些同学虽然是传统企业，但是： 1、有自建APP，有全套埋点+用户行为分析经验 2、CRM运作成熟，有全套销售运营经验 3、有公域→私域引流，线上推广经验 此时，该同学的能力和互联网公司要求是一样的，很容易转行成功。反之，有些同学虽然名为“互联网大厂”，实际上只做内容审核、客服、电销一类边缘业务，转行照样会遇到很大困难。 特别提醒，人们常说的“电商”，其实有三类企业： 1、平台型：大型电商平台，对用户（C端）商家（B端）服务 2、入驻型：入驻天猫、京东、亚马逊卖货的企业 3、自建型：品牌商自建APP，经营自己的商品 这三类对经验要求有差异！平台型的岗位经常分C端/B端招人；入驻型主要关注商品管理、买量优化；自建型往往对C端分析经验要求多。如果没有对应准备，很容面试挂掉。 但是，有些同学没有深入的业务类经验，就是机械地出报表，大量临时取数。该怎么办呢？看下一条。 三、熟练工的机会 注意！大厂也有入门级岗位，不需要很深业务经验，能支持取数即可。这种岗位描述一般有如下说法： 1、支持销售、运营、产品等日常分析需求（不限定种类+一堆部门） 2、根据业务需求，输出常规报表，监控业务走势 3、诊断业务移动，发现业务问题，提供分析建议 总之，都是泛泛而谈，不会考深度的用户、推广、商品问题。 这种岗位是很适合底层工具人上岸的，但是也得做一些准备： 1、起码把自己做的需求/报表梳理出来，到底服务哪些部门/哪些需求 2、常规的业务部门的指标体系得熟悉，面试时不要结结巴巴 3、常规的异动诊断，问题拆解套路得熟悉，最好提前准备准备 这样做好了准备，才能过面试。 四、换赛道的机会 数据分析是个很有用的技能，会做数据分析，不见得非要死磕“数据分析师”这个岗位，有一些高薪的业务岗位，也非常需要数据分析技能，比如： 1、运营类：用户运营、商品运营、销售运营 2、产品类：策略产品、数据产品 3、管理类：经营分析、区域管理 这些岗位大都是核心业务岗，平时需要： 1、监控业务数据走势 2、分析数据找问题 3、基于数据测算定策略 数据分析是这些岗位的核心能力。如果自己不喜欢搓SQL，对业务感兴趣，完全可以转过去。 要注意的是，这些岗位是业务岗，对业务能力有一定要求，比如： 1、用户运营：常见的用户分群方法，用户权益设置 2、商品运营：商品常见推广、调度方式，商品选品 3、销售运营：销售培训、激励常见手段 有了业务知识积累+数据经验，是很容易换赛道成功的。 本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
在数据驱动的时代，数据分析已成为职场中不可或缺的技能，但许多从业者在职业发展的道路上仍感到迷茫。本文将全面盘点数据分析职业的发展路径，给大家提供清晰的指引。
2025年刚开始，很多同学在盘算着今年该如何发展。网上关于数据分析如何从0到1的文章一抓一大把，但对于之后的发展路径极少有介绍。今天就来给大家盘点下各种发展路径，总有一条可以让你升职加薪。
首先，大家一定要清晰：数据分析不是一个按劳分配的岗位。并不是看谁SQL搓得多，谁工资拿得就多，甚至那个一天2000行SQL的人肉取数机，会批为“对业务缺少贡献”，没有晋升机会。所以不要光埋头干活，抬头看路很重要！
一、公司内部晋升
想在公司内晋升，需要几个条件：
1、公司本身业绩在增长
2、数据部门有扩编名额
3、数据部门有绩效A名额
4、直属领导认可自己的表现
大家可以对号入座，看自己符合几条。如果
1、公司规模不大
2、公司业绩在下滑
3、公司没有数据部门
4、直属领导不认可自己
那么建议往下看，选择其他机会
二、同业跳槽的机会
想通过跳槽加薪，跳同行，是最快的办法。大家都喜欢吃现成的，有同业经验很容易要到高薪资。
注意！这里的同业指：分析过的业务问题相似，比如:
- 销售：业务员、电话销售、线上买量
- 运营：用户、商品、私域、
- 生产：离散式、流程式生产
- 供应：物流、仓储、配送
- 产品：内容型、电商型、工具型
- 商品：耐用品、快消品、生鲜
在找工作时，一定要看细点，会发现更多机会，比如有些同学虽然是传统企业，但是：
1、有自建APP，有全套埋点+用户行为分析经验
2、CRM运作成熟，有全套销售运营经验
3、有公域→私域引流，线上推广经验
此时，该同学的能力和互联网公司要求是一样的，很容易转行成功。反之，有些同学虽然名为“互联网大厂”，实际上只做内容审核、客服、电销一类边缘业务，转行照样会遇到很大困难。
特别提醒，人们常说的“电商”，其实有三类企业：
1、平台型：大型电商平台，对用户（C端）商家（B端）服务
2、入驻型：入驻天猫、京东、亚马逊卖货的企业
3、自建型：品牌商自建APP，经营自己的商品
这三类对经验要求有差异！平台型的岗位经常分C端/B端招人；入驻型主要关注商品管理、买量优化；自建型往往对C端分析经验要求多。如果没有对应准备，很容面试挂掉。
但是，有些同学没有深入的业务类经验，就是机械地出报表，大量临时取数。该怎么办呢？看下一条。
三、熟练工的机会
注意！大厂也有入门级岗位，不需要很深业务经验，能支持取数即可。这种岗位描述一般有如下说法：
1、支持销售、运营、产品等日常分析需求（不限定种类+一堆部门）
2、根据业务需求，输出常规报表，监控业务走势
3、诊断业务移动，发现业务问题，提供分析建议
总之，都是泛泛而谈，不会考深度的用户、推广、商品问题。
这种岗位是很适合底层工具人上岸的，但是也得做一些准备：
1、起码把自己做的需求/报表梳理出来，到底服务哪些部门/哪些需求
2、常规的业务部门的指标体系得熟悉，面试时不要结结巴巴
3、常规的异动诊断，问题拆解套路得熟悉，最好提前准备准备
这样做好了准备，才能过面试。
四、换赛道的机会
数据分析是个很有用的技能，会做数据分析，不见得非要死磕“数据分析师”这个岗位，有一些高薪的业务岗位，也非常需要数据分析技能，比如：
1、运营类：用户运营、商品运营、销售运营
2、产品类：策略产品、数据产品
3、管理类：经营分析、区域管理
这些岗位大都是核心业务岗，平时需要：
1、监控业务数据走势
2、分析数据找问题
3、基于数据测算定策略
数据分析是这些岗位的核心能力。如果自己不喜欢搓SQL，对业务感兴趣，完全可以转过去。
要注意的是，这些岗位是业务岗，对业务能力有一定要求，比如：
1、用户运营：常见的用户分群方法，用户权益设置
2、商品运营：商品常见推广、调度方式，商品选品
3、销售运营：销售培训、激励常见手段
有了业务知识积累+数据经验，是很容易换赛道成功的。
本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
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