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00
序言
近期，收到了很多同学的私信，一方面，困惑于工作内容的平庸，感觉十分内耗；另一方面，困惑于进步缓慢，希望找到破局。这里，小火龙想从实战角度来回答这两个问题，均是个人这些年的亲身感受，不多，核心有三点，希望可以帮助到大家。
01
open心态面对工作
看看同学们当前是否是这样的工作状态：每天需求排的很满，到了公司就开始处理日常工作，除了常规的需求沟通外，很少会和其他部门同学打交道；每周的例行周会，也是重点关注LD对自己工作的评价，基本表述完就开始低头干活儿了。
如果上面的情况多少命中了你，建议大家可以稍微调整一下工作方式和关注点，些许对你未来发展有很大帮助。通俗来讲，以更加open的心态去面对工作，具体体现在以下两点上。
1、同身边人多交流：在数据岗位工作，剔除刚工作的那几年，能够在技术+业务上有突飞猛进的进步外，后面的职场轨迹中，在技术上的进步一定是会放缓的，呈现边际递减趋势。那对于工作5年+的同学而言，又要如何体现优势呢？有时候往往是和分析无关的人脉，说白了就是多交朋友。你的同组同学是、你的业务方是，最好的工作状态是，当你离开一家公司后，能有几个还一直联系的前同事，互通有无，这些人都是你未来发展道路上的资源。
2、多关注别人的工作：对于日常工作，你所owner的事情一定是有限的，在未来面试中能说的东西往往就是那些。但如果你能够在工作中多了解同组其他同学的事情，将好的分析思路及处事能力转化为自己的东西，那对于自身的成长会是非常大的。因此小火龙也会常常建议同学们，不要只盯着自己的工作，平时多和身边人聊聊，认真参加每一次周会，扩充自己的能力点。
02
往复合型人才方向发展
日常大家常常会讨论一个话题，到底是复合型人才更吃香，还是精专型人才更吃香？
小火龙认为这个分职业，对于一些天花板比较高的职业，例如：科研、AI等，精专型人才大概率强于复合型人才，因为随着你在行业中的累积，会输出一些自己的思维和观点，这些观点甚至可以改变整体的技术格局。而对于一些天花板相对没那么高的职业来说，懂得多、看的广，往往会遇到比较好的机遇。而数据分析，更大的概率属于后者。
因此，越高级别的数据分析师，越需要具备复合型人才特性，主要体现在以下三个方面。
1、技能复合型：这个之前小火龙在文章中也有提及过，从业务数据流转角度来看，数据分析的上游是埋点、数仓；并列是算法；下游是BI、业务，对于一个优秀的数分同学来说，整条链路的技能点都要打满，这样在日常与上下游沟通协作中，才会表现的游刃有余，而不会让人家觉得你外行。
2、方向复合型：对于数据岗位而言，主要可划分为：产品分析师、商业分析师、经营分析师、战略分析师等。在职业发展的前几年，在方向没有完全定下来前，可以考虑多尝试一些方向，一方面积攒不同方面的经验，另一方面也能够更好摸清自己感兴趣的方向。
3、行业复合型：对于不用行业的数据分析师而言，工作内容基本大同小异，但是业务场景却天差地别，B端、C端、G端业务的侧重点均不同。这里建议大家，在职业发展前期可以着重选择想去的方向，并且尽可能多的尝试；在职业发展中后期，选择一系列相近的行业进行深耕，例如：视频行业C端、短视频行业C端、搜索行业C端等。这样的目的在于增加容错性，即当某个行业不景气时，不至于将鸡蛋放在一个篮子里。
03
敢于跳出舒适圈
最后这个道理，相信大家都知道，但做起来却很难，那就是敢于跳出舒适圈。
这里小火龙的建议是，对于初、中级别数据分析同学，长期在一家公司发展的前提是，要么有职级上的上升空间，要么有个人成长的上升空间，如果都没有，那就要考虑动动了；对于高级别数据分析同学，如果你还拥有理想，上面一条仍然适用，但如果你在各个方面都满意且稳定的前提下，躺平，也未尝不是一种选择。
04
总结
人生道路不唯一，职业发展道路亦如此。可能你有更好的思路和建议，也欢迎留言分享出你的经验，帮助大家成长进步。
以上就是本期的内容分享。码字不易，如果觉得对你有一点点帮助，欢迎「关注」「点赞」「分享」哦，我会持续为大家输出优质的「原创内容」~~
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