做互联网，想年薪 50 万，没这个能力可不行

我在知识星球里写了一个帖子，分析了一下 如何做到年薪 50 万 ，没想到大家对这个话题特别感兴趣。谈钱虽然庸俗，但架不住大家喜爱啊。

年薪 50 万是有前提的，你要能为公司带来相应的价值。如何让自己变得更有价值？要 具备更多可以产生价值的能力 。

今天多花点篇幅，跟大家谈谈我的观点。感兴趣的同学请多花点耐心。

我曾和不少互联网行业资深从业者们交流过，大家的结论有一个共性： 想变得更值钱，要尽可能多的去学习和掌握能让自己更有价值的能力。

有人说那我就提高专业水平是不是就行了？我的建议是，只有这个是不够的，最好还具备一些通用的能力。

所谓通用能力，要具备两个要素：

第一，公司终究是要取得商业上的成功。如果你的能力可以帮助解决公司的实际业务问题，推动用户和收入的增长，那么，你必然是更有价值的人才，会有相应的回报。

第二，在互联网高速发展的引擎下，职业的通路充满了不确定性，所以这项能力要在你无论是换公司、换行业、甚至是换岗位，都能无缝衔接，让你快速上手业务、能解决实际问题。

依我的建议，有一项通用的能力，应该掌握，就是 数据分析 。

为什么是数据分析？

理由一：对于互联网人来说，想往更高一层去走，数据分析能力必不可缺。

有人分析了各大招聘网站将近 1000 份招聘需求，发现「 数据 」已经成为这些招聘需求中的高频词汇，特别是高阶岗位，如高级经理、总监，几乎成了标配。

不妨放几张阿里巴巴、网易和字节跳动招聘的需求，大家看一下：

如果你不想在基础岗上打转的话，「数据分析」是势必要掌握的一种能力。

不懂数据，几乎没办法做互联网 。管理者问这数据咋回事，如果你都解释不明白，还怎么晋升呢？

理由二：无论是产品、运营还是市场，拥有数据分析能力，才能拥有对于业务的判断力和决策力，价值才会更高。

举几个例子：

初阶产品经理，经常拍脑袋做一堆功能，但并不知道怎样评估这些功能的效果，面对大量需求，也不知如何做优先级排序。

高阶产品经理，能通过建立数据漏斗定义问题所在，且能找到可评估的数据指标来跟进上线功能的效果，用数据驱动产品业务的增长。

初阶运营，总在假装数据分析，看数据只看到表面，发现不了业务问题，解决不了业务困境，更不能做到对业务结果负责。

高阶运营，知道如何通过多维度拆解数据，发现提升关键业务数据的结构性机会，迅速做动作看结果，完全做到对业务结果负责。

初阶市场，媒体怎么吹，他们就怎么跟风。即使有 100 个渠道机会放在他们面前，也不知道如何判断其中的好坏和价值。

高阶市场，他们不盲目跟风，知道怎么从眼前这 100 个渠道中找到 ROI 最高的那个，量化产出，扩大效果。

以上这些，你会发现高阶人才的共性都是—— 能用「数据分析」解决实际业务问题 ，对于企业来说，这就是高价值的体现。

任正非今年以来的采访，多次提到「人工智能就是统计学，计算机与统计学就是人工智能」这样的话，不少人看完有些莫名其妙，这是什么意思呢？在我看来，一方面，任正非强调统计学在基础教育中重视程度不够，另一方面，行业里对统计学重视程度也不够。对于互联网行业从业者来说，统计学跟我们有什么关系？至少，可以帮助我们更好的理解数据。

如果你连中位值和平均值搞不明白，要么工作中你被别人的数据搞糊涂，要么，别人看你的结论会一头雾水。甚至，日常生活里的一些事情，都没法做出正确判断。比如，前段时间，媒体说腾讯平均月薪 7 万，这么写的人，如果不是为了博眼球，真的长脑子了？看了之后，如果你信的话，别人会怀疑你没长脑子。

我们可以说，具备数据分析能力能让自己更有价值。除此之外，也能够更好的帮助我们去做好各种决策。

但，遗憾的是， 5  年经验以下的互联网从业者，少有人有意识重视这项能力，未曾系统学习过，对数据没有感觉，更别提真正掌握并运用相关能力。

因此，他们出现以下困惑，也是在所难免：

• 接手采集到原始的数据，不知道如何进一步分析、处理；

• 增加了功能、上线了活动、更新了详情页...不知道该怎么通过数据评估工作效果；

• 接手了一个新业务，不知道该看哪些数据来帮助自己了解业务现状和定义问题所在；

• 长期使用公司的数据分析模板，感觉数据思维被限制，但不知道如何破局；

• 一直在人肉统计数据，不知道怎么实现数据的自动化提取；

• 想看的数据不知道怎么看，去哪看，不会给技术提数据需求；

• 带新人的时候，不知道怎么通过数据来更高效的知道工作；

• 新到一家公司，不知道怎么判断现在的产品现状，对于之后的规划也不是很清晰……

大家不妨将以上问题，对应自身的经历来想想，可曾有过同样的困惑？

有人说，如果能有个高水平的老师，手把手教你数据分析的技能，并给到你相应的练习让你内化，进而真正将其应用到实际业务中去，就堪称完美了。

而且，越早这样做越好。

大可不必焦虑，推荐给你一门数据课程。几乎能满足你对「数据分析」的所有期待。

在线新职业大学三节课和数据专家张涛，历经 8 个月的课程打磨、迭代，再加上一个月的内测，推出了这门「 互联网业务数据分析实战课 」。

三节课是谁？新职业教育领域里的明星公司，刚刚宣布完成新一轮融资。创始人 Luke、老黄、老布是少有的很踏实做教育的创业者。

张涛是谁？曾就职于腾讯、豌豆荚、AcFun 等知名大公司，历任产品总监、事业部总经理等职位，现神策数据副总裁。

关于这门课，得先强调三点：

第一，张涛老师是早期把 GA （Google Analytics）用得炉火纯青的人，同时，他对数据和应用场景如何结合有着深刻的理解。因此，在目前业内所有数据相关的课程中，这个课程不一定最高大上，但一定要更能为你解决实际业务问题。

第二，如果你是一个 1-5 年经验的互联网从业者，无论你目前是产品经理、运营、市场还是其他任何一个岗位，你都一定需要学会运用数据去定位并高效解决问题，以及学会运用数据去评估自己的工作质量。错过了这门课程，可能会后悔。

第三，这门课程不教你编程、也不教你代码（所以，不会写代码的，比如我，不用担心了，你懂的）。

现在，这门《互联网业务数据分析实战》课，第 9 期将于 5 月 30 日晚 8 点开课 ，共计开放了 200 个名额， 目前仅剩最后 11 个名额 。

如你所见，名额不多。心动的你，快扫描下方图片二维码前去抢座，名额有限，速度下手。 （彩蛋：在文章最后还为你准备了一份小礼物）

如果想仔细了解课程，容我为你详细介绍这门课。如果你想之后再阅读， 先拉到文末，免费领取「业务数据分析地图」 ，一套可以平日用来分析数据、提供快速思考的框架性工具。

为了开发这门课程，三节课的教研团队调研了市面上几乎所有数据相关的课程，发现了两个问题：

1. 主讲老师往往都是由数据分析师来担任，课程内容无法与实际工作相结合。

数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，可以说是最专业做数据分析的一群人。但，他们的工作方向和内容更偏向于分析能力，而不是 工具 与具体业务的结合。因此，大量的课程都是在讲一些「强大」的数据分析模型，以及教你如何使用各种工具，导致你学了再多的方法，面对实际且具体的业务问题，依然不知道如何下手工作。

2. 案例过于高端，对一般深耕业务的从业者来说不落地。

大多数课程中的案例或者倾向于商业分析，从公司层面去做判断、做预测。但是实际情况你参与不到那个层面的决策；或者需要借助「高深」的算法与模型，结合多渠道证据的进行验证与洞察，但你可能不是程序员，没有那么多时间去做件探索性的事情；又或者需要全面、长周期数据，去「综合」分析，而往往公司数据基础不好，缺这少那儿……

学到的很美好，但与实际工作情况完全不相符，空学一身「理论」，回到工作中也没有办法给你真正实践去做一次的机会。

而这门课程，可以说近乎完美地解决了上面两个问题——

▌首先，内容足够落地、足够有含金量。

学习真正需要的技能

在课程调研初期，教研团队与近 500 位一线互联网从业者进行了 1 对 1 沟通，整理了大家对于工作中最常见的问题，发现同学们对数据的认知仍旧集中在「采集到了一堆有价值的数据，但是不知道如何进行处理和分析」，「看似掌握了很多数据工具，但是不知道如何选取和使用」等等。随后，在与多位业务和数据专家交流后，总结出了问题的核心：大家更关注的，其实是如何运用数据理解真实的业务现状，以及，如何通过数据解决业务问题。

据此明确了这门课程的定位： 打造一门和业务紧密结合、非常落地、即学即用的数据能力课程。从底层认知出发，重构大家对于数据的理解，选取非常落地的内容和案例，帮助大家能够快速低成本地运用到工作之中。

课程设计基于互联网产品、运营、市场人的真实工作场景，提炼大家所需知识点进行萃取：

大量真实数据案例分析

作为一个从业 12 年的老手，本门课程的主讲老师张涛有着非常丰富的实战经验，曾带领产品从 10 万日活走向 1000 万日活，同时，他也正是因为丰富的业务经验被神策数据看中，在不到一年的时间里，先后帮助了近 50 家企业实现数据驱动转型。因此，这门课程中会引入大量真实产品、以及真实场景中的案例（ 因为公司数据具有保密性质，所以在符合业务实际情况的基础下，课程中对部分数据进行了处理，并隐去了部分公司的名字 ）。

下面是课程中的部分实战项目，大家可以感受下：

▌其次，课程内容也绝不仅仅只限于「数据分析」，而是会更多的带你站在业务负责人的角度上学习如何将数据与业务场景相结合。

举例来说，实际工作中你可能经常会遇见以下几种情况：

1.大家都在说 DAU、新增、留存等基础指标，但往往业务部门和数据分析对于这些基础指标的定义又不同，甚至在同一部门内部都无法统一，因此沟通上总是「鸡同鸭讲」；

2.公司暂时没有自己的 BI 系统，因此数据全部是用第三方平台进行处理，但，突然要换到新的平台上，或是自己换了新的工作，新公司用的是另一个平台。因此，好不容易才熟悉了数据处理的方法，又要重新学起；

3.公司终于有了自己的 BI 系统，但是数据庞大，且没有专职的数据分析师，只能自己上手处理，因此，完全不知道该从哪下手才能找到自己想要的数据；

4.老板天天说要找到产品的用户画像，但对于什么是用户画像完全说不清，也不知道如何通过数据去分析和定义出来，基本全靠拍脑袋；

5.一个新功能上线了，不知道该如何判断它是否帮助提升了短期的 KPI，或是长期的用户价值......

这些问题从根本上来说，都是因为不知道如何用数据指导工作和业务发展。因此，在课程中，会通过 拆解互联网一线公司实际案例 ，带你从真正认识数据指标开始、到拆解业务模块、选择和自己业务匹配的数据分析方法，模拟一线互联网数据进行数据处理和数据分析，最终解决实际的业务问题，让你能够真正站在负责人的角度分析业务目的，理解业务决策，找到最核心的数据指标。

通过课程中讲解的核心数据分析方法，你可以亲自走进数据后台，根据数据还原业务场景，运用多种分析方法完成数据分析，建立衡量指标，监测业务健康，最终解决业务存在的各类问题。

▌再次，课程秉承了三节课「对学习效果负责」的一贯原则。

针对课程中提到的每一个点，从数据指标、数据工具、数据处理、数据分析到数据采集等各方面，都总结出来了大量特别实用、能落地的工具或者方法。且搭配三节课特有的「 魔鬼训练营 」模式，每一个方法背后都有高强度的实战训练+助教 1 对 1 点评指导，确保每一个人都能拿去实操和获得切实能力提升。

到这里，你可能已经急不可耐的想要迅速报名了，不过别急，还是 给我一点时间再多介绍下这门课程的一些相关信息 。

一、这门课程适合谁来学习？

适合 1-5 年经验的互联网从业者（产品、运营、市场等），需要用数据去定位并高效解决业务问题，从而完成从低阶到高阶的跃迁。

适合一部分互联网创业者。如果你对数据感不太强，也应该关注这样的课程，否则的话，公司核心数据都看不明白，或是烧了一大笔钱不知道数据效果如何，这怎么能让人放心呢？

对创业团队而言，学习完课程，能解决一个实际问题，这点费用就瞬间赚回来了 。

二、这门课程主要讲些什么？能解决什么问题？不能解决什么问题？

针对产品、运营、市场等常见的数据问题，带你一一拆解落地，如——

• 如何采集业务需要的数据；

• 如何提数据需求文档，解决业务需求问题；

• 如何利用数据评估自己所做工作的效果，并定位到可提升点；

• 如何通过用户画像了解数据背后的用户，从而实现高质量拉新、精准运营推送、及辅助产品设计；

• 如何根据数据涨跌异常进行拆解，并有效处理？

• 如何评估投放渠道的质量，确定优先级？

• 新功能、新商品、新内容上线后，如何评估其效果？

• 如何做到「千人千面」的精准运营推送？

• 建立数据思维

这门课程不能解决的问题：

• 不是工具使用课程：课程中不对具体的软件操作进行详细介绍。

• 不是数据分析课程：数据分析是课程中的重要内容，但绝非全部。

• 不面向「数据科学家」：不在课程中讲解数学、算法、技术架构、代码、具体的计算机语言。

此外，有必要提及的是，在这门数据课程中，还为你准备了 8 个与课程内容和实际业务强结合的实战项目，供你试炼，且每个项目都会有我们的资深助教老师来为你批改反馈，确保你学完之后可以真正上手。

如下是部分项目，供你参考：

三、学习形式、开课时间、课程价格等基础信息

1. 学习形式 ：采用三节课独有的魔鬼训练营模式，即在线录播课程 + 全程强化训练 + 1 对 1 助教批改点评辅助学习 + 微信群交流，全程由班主任加上多位助教带班，报名后在三节课官网或三节课服务号收听课程。

2. 课程时间 ：5 月 30 日 - 8 月 30 日，正常学习周期在 1.5 个月左右，3 个月课程有效期内可无限重复观看。

3. 课程价格 ：1299 元，你要知道在三节课配有魔鬼训练营的 P2 系列课程定价都是 1699 元，这门课程相比来说可以算是超级实惠了。

4. 课程名额 ：每期招生人数最高限量 200 人，5 月 30 日开班的这一期，仅剩最后 11 个名额。

以上，介绍的差不多了，如果你看到了这里，很可能名额已经没有了，有意向报名学习的同学，扫描下方图片二维码即可。

———— / 还有点惊喜  / ————

对于产品、运营、市场等业务同学来说，最难的不是数据分析的技术，而是数据分析的思路。

因此，三节课的教研同学耗时 8 个月，制作了一份专治「数据分析没思路」的「 业务数据分析地图 」，里面包含了你在做数据分析时（搭建数据体系、进行数据处理、分析异常数据、评估数据效果、数据采集等）可能遇到的所有知识点，足以支撑你解决 90% 的数据分析问题。

比如，不同类型的产品，该如何定义关键的数据指标？地图中会详细列出不同类型的产品该关注什么数据，用最直观的形式给你最明确的指引：

此外，对于大家最头疼的数据分析方法，直接给出了 9 种对于业务人员来说最常用的方法 ，并告诉你，什么情况下该使用什么方法、该怎么使用才能达到你的目的：

这份地图，扫描下方二维码，即可 免费领取 。

偷偷告诉你，这份地图本来是三节课给业务数据分析课程付费学员准备的……现在免费，想要的同学赶紧下手。手快有，手慢无。

题图：Pixabay License

点击{ 阅读原文 }，详细了解「 数据课 」