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这个岗位的薪资区间是按企业规模拆的，和只给一个总区间相比更好对照。欢迎补充你所在城市的实际范围。
POSITION 04 · 数据智能 · Data Analyst
数据分析师
用数据回答业务到底发生了什么
数据分析师把埋点、交易与行为数据变成可执行的结论：定义指标、搭建报表、定位异常、评估实验。价值不在于会写多少 SQL，而在于能否把「数字变了」翻译成「该做什么」。
核心职责 01 / DUTY
必备技能树 02 / SKILL
常用工具 03 / TOOLS
SQL / PostgreSQLPythonMetabase / SupersetExcelGit
成长路径 04 / PATH
0–1 年 · 取数
准确取数、核对口径、把报表做对，是第一道门槛。
1–3 年 · 分析
能独立完成专题分析，从现象追到原因。
3–5 年 · 驱动
参与目标拆解与实验设计，直接影响业务决策。
5 年+ · 体系
向数据科学、策略产品或数据团队负责人发展。
面试高频题 05 / INTERVIEW
- 留存率怎么定义，口径不同会差多少
- 写出求连续登录天数的 SQL
- 实验不显著，是否就该下线
- 指标涨了但收入没涨，可能是什么原因
适合什么样的人 06 / FIT
常见疑问 07 / FAQ
关联行业与相关岗位 08 / LINK
这个岗位常出现在这些行业，也常与这些角色协作：
入行必知 · 岗位小知识
E
企业规模 × 参考薪资
示意区间 · 非官方统计 · 可由社区修订同一岗位在不同规模的企业里，做的事和拿的钱都不一样。以下为编辑整理的参考区间，欢迎提交修订。
| 企业规模 | 参考月薪 | 工作重心 |
|---|---|---|
| 初创 / <50 人 | 10–20K | 从埋点与报表搭起 |
| 成长型 / 50–500 人 | 15–30K | 专题分析与实验设计 |
| 大型 / 500–5000 人 | 22–40K | 指标体系与口径治理 |
| 平台型 / >5000 人 | 28–50K | 策略评估与决策支持 |
需要的能力
五维能力模型，等级 1–5
SQL 与取数
5/5
统计与实验
4/5
业务理解
5/5
数据叙事
4/5
口径严谨
5/5
G
在岗体验
体验用几个真实会遇到的情景，体验一遍这个岗位 / 行业每天在权衡什么。
数据分析师 · 日活掉了一成
数字变了，先别急着给结论。
D
讨论区
讨论遇到不准确的地方？把你的经验留在这里，其他人也能看到。
匿
面试高频题这一块很实用，建议加上「现场写代码时怎么解释思路」，这块常被忽略。
W
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修订像维基百科一样，任何内容都能被补充：指出字段、写下建议与理由，被采纳后计入贡献值。
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相关岗位
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