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。

為什么？

因為高效。

我們來看一份年薪24w-48w的高級數據分析師的招聘信息，以下4點能力是用人單位較為看重的：

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

業務洞察力和執行力，說的通俗點， 就是如何從海量信息中獲取有效信息。

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？

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

主動性和邏輯性是個玄學，職場人都會說自己有主動性，但問題是老板怎樣才能感受到你的主動性呢？比如……

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

要當一名“高級”數據分析師，是不容易的，一直吃老本也是不可能的。只有不斷學習不斷思考才能做到更好。