如何让你用 Python 年薪 40 万？答案早就写到 JD 上了
現在的職場競爭越來越激烈，不學上一兩門新技能，保持自己知識更新，很容易被年輕后輩超越。有些人選擇學一門外語，有些人選擇學習職場上為人處事的能力。
如果你的工作需要和數據打交道，相信我，Python一定能成為你升職加薪的敲門磚。
再仔細梳理，你會發現即便不是數據分析師，具備這4項能力都能在職場中為自己加分。
試想一下，一場電商大促結束復盤，別人花大把時間梳理數據，而你有更多精力分析定位問題，還能做出更好看的交互圖表。業務分析，你拉大量的數據，手動打標簽做圖表，都不如幾行Python代碼來的高效。
我們來一條條解析。
1、業務洞察力和執行力
Python可以利用MySQLdb庫連接數據庫，可以利用pandas和matplotlib進行清洗和分析，可以利用pyecharts進行交互可視化，可以利用numpy和sklearn進行建模，甚至可以利用pyinstaller打包工作流交給同事，共同提效……
調用matplotlib庫用幾行代碼快速整理數據并出圖
當工具上更高效，就有更多的時間去深入了解和分析業務。
2、溝通力
Python還可以提升溝通力？
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數據分析師屬于業務端工作，長期接觸公司項目與客戶需求。而技術端一般只管產品功能實現。掌握Python的分析師，會更了解業務端和技術端雙方的痛點在哪里。
3、Python和SQL
和龐大的數據打交道，只會Excel是不經濟的，所以大部分數據分析師工作都要求SQL技能。
SQL語言入門很簡單，掌握了存取數據以及基本的數據清洗函數之后，就可以著手工作了。初級的分析師可能會取數到本地再做分析，高效的數據分析師則會使用Python連接數據庫進行分析，讓工作流變得更高效。
使用Python工具庫pymongo進行數據庫文檔查詢
4、主動性和邏輯性
- 在轉化率數據低迷的時候很快調取數據找到原因，甚至用Python寫一個自動預警腳本，準確地表達給一線業務人員，而不是在老板問你的時候才說“我覺得”；
- 在公司新業務尚未成型的時候用Python收集整理有效數據，建立起可視化的指標體系，指導業務，而不是在老板問你的時候才說“我覺得”；
- 主動學習，主動在固化的數據工作流程中找到新的提效方法，比如發現同事還在復制粘貼重復勞動，用Python幫同事寫一個合并文件的腳本。這個細節雖然老板不會問，但主動性和邏輯性就是因為一個人有強大的能力才能展現出來。
使用Python寫小工具，幾分鐘完成912個Excel表格合并
總結來說，要當一名“高級”數據分析師，一直吃老本是不可能的。只有不斷學習不斷思考才能做到頂尖。
5、讓自己具備這4項能力
學習Python這個高效工具，除了最基礎的語法外，還要學會如何應用到實際工作中。由網易數據專家團和城市數據團資深數據分析團隊共同打造的Python數據分析課程，帶領你4個月掌握頂尖數據分析能力。
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總結
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