现在的职场竞争越来越激烈，不学上一两门新技能，保持自己知识更新，很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语，有些人选择学习职场上为人处事的能力。
如果你的工作需要和数据打交道，相信我，Python 一定能成为你升职加薪的敲门砖。
我们来看一份年薪 24w - 48w 的高级数据分析师的招聘信息，以下 4 点能力是用人单位较为看重的：
再仔细梳理，你会发现即便不是数据分析师，具备这 4 项能力都能在职场中为自己加分。试想一下，一场电商大促结束复盘，别人花大把时间梳理数据，而你有更多精力分析定位问题，还能做出更好看的交互图表。业务分析，你拉大量的数据，手动打标签做图表，都不如几行 Python 代码来的高效。
业务洞察力和执行力，说的通俗点， 就是如何从海量信息中获取有效信息。
Python 可以利用 MySQLdb 库连接数据库，可以利用 pandas 和 matplotlib 进行清洗和分析，可以利用 pyecharts 进行交互可视化，可以利用 numpy 和 sklearn 进行建模，甚至可以利用 pyinstaller 打包工作流交给同事，共同提效……
调用 matplotlib 库用几行代码快速整理数据并出图
当工具上更高效，就有更多的时间去深入了解和分析业务。
Python 还可以提升沟通力？
数据分析师属于业务端工作，长期接触公司项目与客户需求。而技术端一般只管产品功能实现。掌握 Python 的分析师，会更了解业务端和技术端双方的痛点在哪里。
和庞大的数据打交道，只会 Excel 是不经济的，所以大部分数据分析师工作都要求 SQL 技能。
SQL 语言入门很简单，掌握了存取数据以及基本的数据清洗函数之后，就可以着手工作了。初级的分析师可能会取数到本地再做分析，高效的数据分析师则会使用 Python 连接数据库进行分析，让工作流变得更高效。
使用 Python 工具库 pymongo 进行数据库文档查询
主动性和逻辑性是个玄学，职场人都会说自己有主动性，但问题是老板怎样才能感受到你的主动性呢？比如……- 在转化率数据低迷的时候很快调取数据找到原因，甚至用 Python 写一个自动预警脚本，准确地表达给一线业务人员，而不是在老板问你的时候才说“我觉得”；
- 在公司新业务尚未成型的时候用 Python 收集整理有效数据，建立起可视化的指标体系，指导业务，而不是在老板问你的时候才说“我觉得”；
- 主动学习，主动在固化的数据工作流程中找到新的提效方法，比如发现同事还在复制粘贴重复劳动，用 Python 帮同事写一个合并文件的脚本。这个细节虽然老板不会问，但
主动性和逻辑性就是因为一个人有强大的能力才能展现出来。
使用 Python 写小工具，几分钟完成 912 个 Excel 表格合并
总结来说，要当一名“高级”数据分析师，一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。
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