一个较好的参照系是，同级别数据分析师的薪资水平和产品差不多，略低于研发，略高于运营。

影响薪资的几个主要因素分别是城市，职级，公司，当然这几年还要加上股票缩水的因素。

一般来说，肉眼可见的天花板是一线城市互联网大厂p8级别的数据部门总监，薪资水平大概在100-200w区间，年纪在35以上，股票和奖金波动不好计算（见过350年包的大佬）

同公司下p7（5年以上）对标70-100w之间，p6（3-5年）在40-70w之间，p5（1-3年）在25-40w之间，然后就是应届生，在15-25w之间（考虑股票缩水的因素，过去P7级以上还可以再上浮20万到50万的区间）

从需求量看，一个p8至少要带4-5个p7，一个p7带5-10个同学，其中p6-p4比值大概是1：2：2，也就是p7的薪资水平已经在行业内10%，而应届生通常是后30%的水平

按照这个比例，如果你不在互联网大厂，月薪一般是少2000到3000块钱，也就是应届毕业生1万到15,000左右的水平。

如果你既不在互联网大厂也不在一线，那么再少2000~3000，也就是8000~13,000的水平。

如果既不在互联网大厂，也不在一线城市，甚至不属于互联网行业，那么肯定会再少一点，而且主要是上限被压的很低，薪资结构要和其他员工差不多，所以基本就在一万以下，三四线平均水平六七千，事实上大公司和城市规模是相互影响的。

还有一点，上限会往下压，可能一线互联网大厂可以请到100万的P7级，但是小公司即使给到你p7，也不一定给得到100万，很多时候会用期权来代替。

薪资水平其实在同行业来讲并不算高的，但是相对好的是工作环境，一个是绩效考核上不去背太具体的KPI，第2个是专业性稍微偏强一点，对擅长分析的领域和结果有一定的话语权。

缺点也很明显，不背kpi，很多时候没有办法通过业务增长积累财富和经验（奖金少，升职慢），也就是上限能看得见，他不算非常高。第二就是抛开你的专业领域和你的工作职责以外，基本没有实际的权力。

好坏不是一概而论的，有些工作适合某些性格的同学有些工作不适合。像我做久了就会觉得可能去别的岗位我也会干不习惯。

有想入行的同学，可关注我后私信免费领知识图谱，下面的官方课程也可以点一点，渭河广告位持续招租

利用Python进行数据分析（原书第2版）京东¥83.60去购买​