行业聚焦：豆包市场发展与竞争环境下的“天花板现象”思考

希望我能够回答您有关区块链的护城河是什么意思,行业的护城河的问题。我将根据我的知识库和研究成果回答您的问题。

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区块链的护城河是什么意思,行业的护城河

城链科技靠谱吗

靠谱。城链科技是华南产业集团旗下一个依托于区块链底层技术的商业 ，很靠谱，一直专注于企业核心护城河的建立，为企业构筑长远且可持续发展的安全屏障。

二字动词

落地、沉淀、给到、响应、同步、对齐、对标、迭代、优化、跟进、升级、交付、聚焦、倒逼、复盘、梳理、输出、提炼、包装、上升、

方案、摸索、踩坑、填坑、报备、串联、协同、联动、透传、打通、打平、抹平、发力、兼容、量化、细分、重塑、蓄能、引爆、挖掘、

背书、背锅、支持、支撑、协调、支援、加持、加速、共建、共创、融合、拉通、拉升、洞察、渗透、咬合、穿梭、辐射、扩展、开拓、

兜底、降级、容错、容灾、解耦、耦合、复用、封装、抽象、聚合、集成、拆解、抓包、观察、监控、上报、捕获、分发、分层、迁移、

回溯、回归、回流、回跳、赋能、通晒、吃透、死磕、树立、跨界、共情、演绎、画饼、打造、反哺、输血、造血、造势、造市、造事、

下沉、拉新、转化、留存、促活、付费、营收、盈利、获客、邀请、助力、激励、激活、推广、投放、导流、覆盖、曝光、裂变、增长、

、感恩、比心、笔芯、下跪、致敬、订阅、认证、推送、唤醒、流失、召回、授权、接入、铸造、构筑、构建、搭建、布局、组局、

摸鱼、划水、众筹、收割、共享、重组、收口、转型、围绕、出击、证言、确认、明确、评估、评审、务实、夯实、预判、预言、变迁、

返佣、深入、打磨、攻坚、击穿、破冰、破题、解题、破圈、破局、定量、定性、制约、约束、触及、触达、触发、操盘、思考、反思、

精简、深耕、突围、补位、抽离、履约、进化、进军、起飞、allin。

二字形容词

皮实、本分、重磅、垂直、真香、自洽、 、持续、灵活、稳定、可控、活跃。

二字名词

抓手、漏斗、中台、 、闭环、风口、打法、玩法、矩阵、纽带、刺激、规模、场景、渠道、入口、维度、格局、形态、生态、体系、

认知、体感、感知、心智、调性、战役、合力、心力、赛道、基石、基因、因子、模型、通道、链路、水位、水准、姿态、卡点、卡位、

头部、腰部、踝部、痛点、爽点、痒点、全域、公域、私域、本我、自我、超我、蓝海、红海、纵向、横向、上限、下限、上游、下游、

阈值、场域、架构、系统、标配、长尾、态势、锚点、标杆、壁垒、变量、期权、边界、品牌、阵地、高地、洼地、高空、革命、变革、

内卷、外包、福报、脑暴、脑洞、圈层、层级、段位、环节、困局、话术、文案、议程、 、PR稿、配称、力场、魔方、触点、势能、

流量、资源、排期、延期、弹窗、浮层、引导、蒙层、幕帘、遮罩、埋点、坑位、楼层、按钮、推送、红包、峰值、漏洞、风险、瓶颈、

策略、价值、成本、复利、人性、利器、深度、玩家、小白、韭菜、羊毛、福利、套路、情怀、标准、规范、报备、社群、产业、载体、

服务、粘性、属性、地域、终端、版本、口碑、指标、年框、试点、母体、空白、银弹。

三字动词

对一下/碰一下/过一下、抢品类/卡认知/占场景、观行业/明竞争/洞自身、开场子/提调子、冷启动、秀肌肉、借东风、断舍离、

薅羊毛、砍一刀、走出去、讲故事。

三字形容词

扁平化、差异化、 化、结构化、精细化、短平快、常态化、强依赖、不可控、有风险。

三字名词

感知度、颗粒度、方法论、组合拳、引爆点、护城河、 、资源位、优先级、制高点、

可用性、易用性、稳定性、便捷性、耦合性、一致性、系统性、端到端、点对点、点线面、

上半场、下半场、主战场、人货场、基本面、基本盘、操盘手、进化论、解释权、最优解、

执行力、驱动力、鄙视链、生态链、生态圈、生态位、全场景、全渠道、 、全媒体、

流量池、天花板、传话筒、转化率、活跃度、颗粒感、登云梯、冲击力、视觉锤、孵化器、

新零售、新物种、新品牌、新篇章、新局势、新赛道、新势能、新国货、新国潮、新动力、

同理心、气氛组、竞争力、存在感、认同感、参与感、归属感、使命感、价值观、忠诚度、

预热期、高峰期、 期、上升期、瓶颈期、大数据、云计算、区块链、比特币、虚拟币、

天使轮、自媒体、新媒体、价格门、超预期、小前台、大中台、凝聚力、向心力。

四字动词

支棱起来、快速响应、小步快跑、价值转化、强化认知、资源置换、资源倾斜、资源配置、完善逻辑、去中心化、

渠道下沉、用户下沉、降维打击、体验度量、高 触达、快速迭代、持续迭代、持续集成、持续交付、持续观察、

躬身入局、顺势而为、打破结界、升维定位、有机结合、起承转合、存量维持、增量博弈、心智角逐、抽离透传、

拨冗参会、反复确认、综合评估、刻意练习、打破制约、绝境求生、品牌露出、拥抱变化、重新定义、借势营销、

内容创业、归因分析、逻辑推理、建立范式、总结沉淀、解决问题、占领心智、高举高打、高开低走、高台跳水、

深入产业、拉齐水位、全情投入、如何收口、全面封锁、协同作战、剑走偏锋、弹射起飞。

四字形容词

结果导向、业务导向、资源紧张、人力不足、体感不好、风险可控、逻辑自洽、品效合一、全球 、

人无我有/人有我优/人优我变、势如破竹、势不可挡、石破天惊。

四字名词

生命周期、复用打法、商业模式、 战略、集团战略、战略引擎、关键路径、决策路径、天使投资、盈利模式、

底层逻辑、顶层设计、饥饿营销、行业壁垒、下沉市场、消费认知、人工智能、赛博朋克、智慧城市、解决方案、

知识付费、私域流量、交付价值、时间价值、共享经济、通证经济、中央厨房、先发优势、真实场景、临门一脚、

真香定律、正态分布、幂律分布、二八定律、长尾理论、叠加效应、马太效应、沉没成本、边际成本、机会成本、

偏好植入、蚂蚁市场、场景占位、产业集群、产业服务、标杆市场、心动情境、利基市场、第二曲线、垂直领域、

可持续性、可替代性、认知优势、新增长点、颠覆态势、最高规制、三位一体、 玩家、不破不立、精神SPA、

用户心智、用户粘性、用户体验、用户认知、用户画像、用户调研、重度用户、沉默用户、活跃用户、用户黏性、

千人千面、千人一面、信息茧房、流量红利、流量为王、价格歧视、意识形态、心理账户、情绪G点、品牌势能、

服务产业、关键时期、沟通协作、战略合力、品牌航母、品类战舰、行军路线、产品尖兵、拳头产品、超级符号、

挽留弹窗、时间窗口、定性定量、战略支点、声音印记、社交货币、付费社群、神交已久、财务自由。

五字动词

大数据分析、大数据杀熟、延迟满足感、地毯式轰炸、饱和式攻击、四两拨千斤、开辟新路径、建立新习惯。

五字形容词

用户无感知、叫好又叫座、优先级很高、拉新成本高、打开率高、留存率高、活跃度高。

五字名词

颠覆式创新、连续创业者、投入产出比、互联网思维、互联网红利、国民总时间、最后一公里、海豚湾模式、最大公约数、现象级事件、

沉浸式体验、用户忠诚度、自媒体矩阵、病毒式营销、风口上的猪、战略性投资、战略性亏损、系统性风险。

六字动词

不跟风要造风、多维矩阵闭环、打开销售通路。

六字名词

天时地利人和、品牌记忆系统、心智切割利器。

区块链是什么意思

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

1、区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

2、区块链是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中介化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块。

扩展资料：

1、比特币对等网络将所有的交易历史都储存在“区块链”（blockchain）中。区块链在持续延长，而且新区块一旦加入到区块链中，就不会再被移走。

2、区块链共享价值体系首先被众多的加密货币效仿，并在工作量证明上和算法上进行了改进，如采用权益证明和SCrypt算法。

3、区块链实际上是一群分散的用户端节点，并由所有参与者组成的分布式数据库，是对所有比特币交易历史的记录。

4、区块链技术将应用于金融行业的征信，交易安全和信息安全。区块链在金融方面可以形成点对点的数字价值转移，从而提升传输和交易的安全性。

参考资料：

区块链的含义和怎么赚钱答案如下：

1、区块链的含义：区块链是一条信息经过多方确认后，最终存储在存储于多个地方，是一种可以解决交易时信用问题的工具。

2、区块链怎么赚钱：

（1）提供区块链技术服务。组建个企业的团队，专门研究区块链技术的开发和应用，并将你们的技术成果提供给有需要的企业去使用，或者根据服务对象的需求，研发相应的区块链技术。简单理解，就是做一个中间商。

（2）用区块链技术发币。这种方式就是企业就是作为发行方，发布一定数量的虚拟币给别人投资，就是比特币、莱特币、狗狗币这些。当时想要成为发行方，除了要有区块链技术之外，还得申请到相关监管部门的营业资格证、发币资格许可等一系列备案文件和材料，否则就没有这些文件，那就是 了。但要顺利备齐这些文件，还是相当考验企业实力和资本的，资金不够雄厚也难以维继。

（3）区块链知识付费。区块链市场初期，很多人不明白什么是区块链，又想参与进来，必然催生了区块链知识付费市场。今年以来，出现了很多以区块链为主题的公众号，诞生了很多区块链付费课程和投资小密圈。

（4）注册 糖果。糖果是区块链项目方为了吸引更多用户加入早期的使用和传播，给早期用户奖励的代币。类似早期的“滴滴”，为了培养大量早期用户，给用户发了大量的免费打车券。

这两天在看刘润写的《商业简史》，学习一下到底什么是商业。全书共7章，这边笔记是边看边记录的。对于我这种只做技术的商业小白来说，的确有新的观点输入，但也发现书中的观点有逻辑不通之处，总体来说可以拓宽一下视野。

以下是本书的读书笔记，摘录了部分内容，也记录下自己的理解与观点。

商业的定义：

根据消费者的决策流程，交易成本可分为三类七项：

其中协商成本里比较典型的是议价成本，付款成本或许叫信用成本会更贴切。

高中的政治老师教过我们："要致富，先修路"，讲的就是网络的联通性。这一章依次介绍了铁路、公路、海运、电报、互联网及物联网六种网络，其中物流网络打通实体交换、虚拟网络打通信息交换。这些线下与线上的高速公路解决了跨时间信息不对称问题，促进了交易的发生。

这一章引入的网络密度的概念：网络密度=实际连接数/可能连接数。这些概念可能是作者自己想的，但对于计算机科班学生而言，这只是最基础的图论知识。该公式的问题是相同数量的边可能只联通局部少数节点，也可能联通全局所有节点，因此信息是失真；更合适的方案是用网络的联通性（入网节点的数量占比），以及最小生成树的最大高度（最大距离），一个网络的有效性则可以通过任意两个节点之间的平均最短路径来评估。

因此，所谓的中心型商业文明，其实是最小生成树的root节点，成为四通八达的中心节点；而去中心型商业文明也不贴切，应该叫多中心型。并且我不是很认可连接会无限扩大，因为随着连接的扩大，建立连接、维护连接、路由等成本也会随之升高，会超过边际收益。所以我认为中心型商业的下一阶段是多层中心网络，就像互联网与局域网的关系一样。

这一章观点与前文差不多，依然是通过建立连接打破信息不对称，以及为交易提供担保。但这种中间商赚差价的撮合模式特别容易被绕过，因此只能对应撮合场景 繁的场景（例如打车），对于ToB类的生意，撮合了一次就等于信息对称了，下次就不再需要借助中心节点。

这一章的观点我基本不认同，书中举的大多数去中心化的例子都是 化的例子，都是中心化的 撮合了两种不同角色的群里，反而都是中心化商业模式的例子。比如Motif是撮合投资人与基金经理的 、P2P是撮合出借人与借款人的 、AngelList是撮合天使投资人与创业者的 ……

去中心化的意义就是去掉 运营者这个中心节点角色，让 本身无法主观地作恶，解决对 不信任的问题。因此，去中心化的最大特征是"王子犯法与庶民同罪"，即 的创建者没有享受特权，也只是 一名普通的用户而已。

既然目标是"人人平等"，那实现去中心化的手段就是用 公正的、无私心的非人类（机器人）代替人类作为中心节点。以区块链为例，就是通过智能合约这种机器人代替有人参与的中心节点。

这一章虽然名字叫全连接，但其实讲的更多的是因为根据大数据自动决策的能力。所以，我的观点和上一章一致，我想象的乌托邦是人类阶级的消失：由机器人代替了自然人经营与运作 。

这一章介绍的是核心竞争力，即壁垒。书中区分了红利、利润、工资三个概念，启发我们在盈利的时候，需要更清醒地认识到盈利的原因，是抓住了行业红利；还是真的拥有核心竞争力，能守住长期的利润；还是只是赚着卑微的工资。

书中总结的四类护城河：

虽然书中只总结了这八种护城河，但还有很多其他类型的护城河，例如技术壁垒等。另外，书中描述的四种获利者，我概括一下书中对他们赚钱方式的描述：

这一章的内容已经近乎鸡汤文，看前面的概括内容也能知道作者是在吹捧"取势者"这类人群；但在我看来，这几类人都是在用自己的优势赚钱而已。谁不想做第四类人躺赢？但你眼中的护城河也可能恰恰是在为他人做嫁衣裳。就像阿里的电商业务当年也被认为是铜墙铁壁，结果却是为拼多多等后来者摊平了道路，直接让他们抄作业了，现在同样阿里电商业务逃脱不了逐步被蚕食的命运。

书中过分吹捧所谓的护城河，却没有讲所谓的护城河，也只是短期内较难被复制的优势，但难攻克不意味着不能被攻克，护城河与红利一样都只是暂时延长了被取代的时间。因此，认清自己的优势并发挥自己的优势才是根本。

最近得空看完了张磊的《价值》第四章和第五章两章内容，这两章主要讲了一些投资方法和一些投资者的自我修养。

主要内容我就不去详细了，看完这两章对我最大的感触是自己知识的落伍和思维的惰性愈发严重了。

虽然我也算是地地道道的科班金融专业出身，但看完书顿时也觉自己的专业知识已许久未更新，惯常的思维模式也需进一步的修正。

这个问题主要是缘于书中对于企业“护城河”的讨论和阐释。

所谓“护城河”，简单理解就是一家企业相比于竞争者拥有哪些难以逾越或者获得的优势，这些优势传统的来看包括品牌、 或特许经营资质、成本优势、转换成本、网络效应和有效规模等。

书中张磊认为传统的护城河是有生命周期的。“所有的品牌、渠道、技术规模、知识产权等，都不足以成为真正的护城河。 上只有一条护城河，就是企业家们不断创新，不断地疯狂地创造长期价值。”

以往我对于 企业的理解首先关注他的“护城河”到底深不深、宽不宽，投资标的的选取也是主要选取那些拥有传统所谓护城河的企业。

但是随着时代和科技的迅速发展，很多所谓护城河并不能长期的拥有或者维系，按照张磊的话说这些所谓护城河都是有时间周期的。

很多伟大的企业看起来拥有强大的护城河，如诺基亚、柯达等企业，说倒也就是几 情。

我以前特别着迷于购买那些有所谓护城河的企业股票，有特许经营权或者 保护 的企业等。大家都知道云南白药是 保密配方，而且他的股票多年来涨势整体不错。

但细究背后的原因，其实保密配方并不是主要原因，而是云南白药不断的创新适销对路的新产品才促使自己的企业运营收益不断增加，股市表现也不断创新高。

这也就是张磊说的另一个观点，“ 上只有一条护城河，就是企业家们不断创新，不断地疯狂地创造长期价值。”

其实虽说自己是金融科班出身，但是说实话自己对于金融知识的系统学习也主要存在于本科及考研期间，研究生期间忙于实习、找工作及毕业论文等琐事，当然这并不能成为自己懒惰未读书的借口，这期间未曾详细认真读过一些金融书籍和前沿研究文章。

本科期间所学知识大多数是经典理论和教材，虽对于自己经济金融思维的养成至关重要。但是自己很多时候对于专业知识的学习也就满足于此了，后期也未再深入的学习研究相关的金融知识。

特别是对于投资知识的应用更是严重依赖本科时期所学理论，未就投资理论或根据市场变化重新更新自己的知识体系，导致自己长期投资不得法。

这仅仅是自己专业的所学知识的落伍，对于其他知识的落伍就更为严重了。

很多时候自己总是骗自己所学知识工作够用就行了，但是看到很多更为年轻的后辈那么努力总是有一点忧虑。

倒不是忧虑竞争的问题，而是羡慕他们能够保持高度的学习热情和拥有不断自我提高的意识。

我自己老是想着考证和看书，但是真正落实的事情没有几件，这种状态从自己硕士毕业持续至今。最近我也是痛定思痛，不想再这么浮躁和懒惰下去，又开始购书读书计划。

但是这次与以往不同，我开始尝试记录自己的读书心得和读书笔记，期待倒逼自己认真读书。

这次读书的种类也开始有所改变，以往所读的书全部是工具书和经济金融、地产相关的书籍，时间久了，便觉得枯燥无味了，难以保持长时间的读书热情。

为了解决这个问题，我开始尝试在读书方面进行劳逸结合的搭配。我自己比较喜欢历史和传统文化的知识，所以我在阅读专业书籍的同时尝试搭配看一下历史文化类的书籍，我发现效果还不错。期待能够将这样的习惯保持下去。

知识的落伍问题必须要重视和解决，“日拱一卒,功不唐捐”，希望自己能够日有微得吧。

我自己的思维惰性具体表现就是懒于思考、缺乏好奇、机械思考、片面认识。

书中张磊说道“投资人要始终对这个 充满浓厚的好奇心，大到思考社会进步、商业演变的内在逻辑，小到思考企业如何运作才能够保持可持续的竞争优势。”

我觉得自己特别懒惰，两年之前当区块链和比特币大热之时我曾经思考要系统的学习和研究相关的知识。但后来的研究也仅仅停留于知乎、公众号等表面水平，没有购买书籍进行系统完善的学习。

后来比特币暴涨过一段时间，可能自己也错过了一些机会，当然现在来看投资比特币并不是一个很好的选择。

我们日常做事情，我认为最大的思维懒惰可能就是时常幻想“毕其功于一役”，拼命考上大学我就彻底放飞自我，或者考上研究生、找到满意的工作就迅速的回归到佛系状态，享受当下，满足于现状了。

这种情况在我身上可以说是展现的淋漓尽致，但是纵观那些但凡取得不凡成绩的人，大抵应该都是保持良好学习习惯的人。

当然我们不需要保持高考、考研、找工作期间那么高强度的努力和学习，但是日常的看书求知是必不可少的。每天一到三个小时的学习我认为还是有必要的，不一定是让自己多 ，只是保持一个学习和吸收知识的能力就很有必要。

我们看看现在的长辈，对于社会新鲜事物全然陌生。

我总是在想，我们总是笑话老人不懂新鲜事物，那是因为我们还年轻，先前20多年的高强度学习让我们能够保持快速学习和接受新事物的能力，但是一旦我们放弃了这种学习习惯，开始让自己的思想和思维慢下来，那几十年以后的我们就是现在老一辈的翻版。

机械思考在我们身上也比较明显。

书中张磊说“价值投资者还要有一个重要修养，就是不要做机械的价值投资。简言之就是机械地长期持有、机械地寻找低估值、机械地看基本面。”

这里就要再涉及我前面提出的“毕其功于一役”的问题，我们在投资的时候常常标榜自己是价值投资者，然后寻找投资标的，长期持有那些自认为低估、基本面良好的企业股票。

一旦入手就只关注股票涨跌，机械的持有，对于行业和企业经营的变化不做仔细研究。更有甚者，买定离手，很长时间连账户都不看。

经常有新闻报道某某早年购买了茅台股票，然后忘记了，如今翻了好几十倍类似新闻，以此来强调价值投资的成功和神奇有效。

但是这只是运气使然，谁都知道，曾经乐视还是一家很有发展前景的企业呢。

对于这类问题张磊也给出了答案，“首先，长期持有只是结果，而不是目的。其次，购买低估值的股票并不是价值投资回报的持续来源，企业持续创造价值才是。最后，很多时候基本面投资往往是趋势投资，是看行业的基本面或经济的周期性，本质上也是博弈性的。”

这也启发我们在日常生活中要注意一个问题，那就是一件事情的良好开端并不能保证其有一个满意的过程和结果。

这就需要我们在事件的发展过程中持续的跟进和修正产生的矛盾，不断的打好补丁，这样才可能产生一个满意的结果。

这个逻辑我想应该适用于很多地方吧，不仅仅是做事情。两性关系、家庭问题、职场矛盾等等，开始只是开始，能不能取得好的结果还得看后期的努力。

今天写这篇小文的主要目的就是记录一下自己的读书心得，也认真剖析一下自己目前所存在的重大问题。

“亡羊补牢，时犹未晚”。

“数据分析”作为近几年最火热的词汇，越来越受到大家的关注。但和一些应届生或者数据分析师沟通时，发现很多人都对数据分析的职业规划很迷茫。今天我们主要从业务方向的数据分析入手，聊聊数据分析的入门条件及职业规划。

“0基础入行数据分析要掌握哪些技能？”

“怎么能最快找到数据分析工作？”

“数据分析师未来的发展方向是什么？”

数据分析是什么？

数据分析是有关“数据”类岗位的总称。从事这些工作的人，通过分析数据发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展提供合理建议及参考依据。

数据分析主要是与数据打交道，但数据分析≠分析大数据，所以大家不要对这个职位产生恐惧感，零基础转行数据分析是可行的。要入门的话，3个月的时间也是足够的。

需要注意的是：

1.如果本身对数据不敏感，或者看到复杂的数据就眼晕头疼，那说明你可能不太适合这个岗位。

2.目前数据分析已不再是专职技能，而是职场人必备的通用技能，建议每个职场人都可以学一下，会让你在职场竞争中更有优势。至于是否从事数据分析工作，还是看你对数据的敏感程度以及你对这个岗位的热爱程度。

数据分析岗位方向及工作内容

数据分析可以简单分为业务和技术2大方向：

业务方向——数据运营、数据分析师、商业分析、用户研究、增长黑客、数据产品经理等

技术方向——数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师等

业务类岗位的数据分析师大多在业务部门，主要工作是数据提取、支撑各部门相关的报表、监控数据异常和波动，找出问题、输出专题分析报告。

在日常工作中，业务部门往往更关心某个指标的为什么下跌或上升、产品的用户属性是怎样的，如何更好的完成自己的KPI等。

以活跃指标为例，数据分析人员通常要解决以下问题：

指标下跌了多少？是合理范围内的数据波动，还是突发式?（what）

下跌是从什么时候开始的？（when）

是整体用户下跌，还是部分用户？（who）

下跌的原因是什么？产品更新？还是某个渠道推广到期？（why）

怎么解决下跌的问题（how）

在经过了数据提取-数据清洗-多维分析-交叉分析等一系列步骤之后，你发现是某个地区的活跃下跌了，但这并不能作为分析的结论。因为某个地区的活跃下跌只是现象，并不是根本原因。

所以数据分析师要解决的是，为什么这个地区的活跃跌了？是政策因素？还是竞争对手？或者是渠道问题，这些都是需要深入分析的范畴。

找到原因后，数据分析师还需要预测未来的发展趋势，根据目前的分析结果输出可执行的改善策略，最后推动业务部门落地，再次复盘效果，最终形成闭环的分析路径。

对数据分析师而言，解决问题只是一方面，另一方面数据分析师的职责是将业务数据体系化，形成一套指标框架。比如活跃下跌，本质上也是指标问题，如“日活”等指标。

技术方向的岗位如数据挖掘/算法 等岗位有的归在研发部门，有的则单独成立数据部门。与业务方向的数据分析师相比较来说，数据挖掘工程师要求更高的统计学能力及编程技巧。因为数据挖掘工程师对工具的要求比较高，所以数据挖掘的平均薪资也会高于数据分析师。

数据分析师岗位技能要求

对业务方向的数据分析师而言，掌握工具只是基础，还需要对业务有深入的理解以及较强的数据分析能力。

在工具使用上，数据分析师需要掌握Excel、SQL、PPT、Python等工具。

Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函数及数据 表都要学。

SQL是数据分析的核心工具，主要学习Select、聚合函数以及条件查询等内容。

Python重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。

关于工具的部分，需要注意不同行业对工具的要求会有差异，比如金融行业会要求SAS等工具。一般情况下Excel、SQL、PPT、Python这4种工具就能搞定大部分数据分析工作。

除工具的使用外，数据分析师要了解基本的统计学知识及数据分析方法。

统计学知识：环比、同比、概率分布、变量、抽样等。

数据分析方法：假设检验、回归分析、漏斗分析、多维分析、对比分析等。

针对0基础的小伙伴，建议大家先将精力放在数据分析的思路和训练上，多去看一些商业数据模型和数据分析案例的资料，最终形成自己的分析思路。千万不要一上来就啃Python，可以先上手Exce+SQL这2个简单的数据分析工具来入门。有SQL基础后再学Python会相对容易些。

数据分析师的成长路线

业务方向的数据分析师有2条发展路径。

一条是专精业务，晋升成为商业分析师、战略分析师或管理岗。从业务型发展上来的好处是具备商业网洞察能力，这点是直接做数据挖掘所不具备的。

另一条是提升技术能力，成长为算法 或数据科学家。

如何快速入门数据分析

应届生想要入行数据分析，建议先做学习规划：

明确自己想走业务方向还是技术方向。

充分调研目标领域的行业知识，了解行业背景及行业相关的指标（在行业的选择上，擅长的、热爱的和有发展前景的即是最佳行业领域）

了解目标行业常用的数据处理工具、数据生产流程及数据应用。针对数据工具进行系统性学习。

0基础转行数据分析，建议先罗列自己的个人优势和行业背景，找到最佳突破口：

如果有运营相关经验，基础工具掌握一般，可以先学习SQL，再从数据运营岗入门。

如果有产品经验，对交互设计和用户体验有深入的理解，可以选择数据产品经理。

如果有金融、物流等行业工作经验，可以借用行业优势，转到相关行业的数据分析岗位。

也就是说，转行数据分析的路径不只有一条，我们要做的是根据自己的背景及优势，找到最适合自己的那条路。

总结：

作为一名合格的数据分析师，你需要至少以下三点技能：

必要的SQL、Excel+python\R技能；

正确的理解业务；

基本的数据使用意识和学习能力。

转行过程中个人必要技能的锤炼是很重要，但保持良好积极的心态也是转行成功的必备要素之一。

好了，今天关于“区块链的护城河是什么意思,行业的护城河”的探讨就到这里了。希望大家能够对“区块链的护城河是什么意思,行业的护城河”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。