数据分析如何入门,以及如何做职业规划?求职经验分享

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下面内容是学员在知乎上分享的经验:‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这周刚结束一家公司的3轮面试,拿到了数据分析岗的offer。虽然岗位没变,但是在有一年gap year和跨行求职的前提下拿到的offer。

从这个角度分享一些个人拙见,希望可以对想往数据分析方向发展的同学有所帮助。

一、你未来发展的方向 / 你的个人职业规划 / 你对数据分析这个工作的理解……

*这些是在面试中经常被问的问题,本质都是招聘方关心你对自己的定位是否和他们在招聘的岗位方向一致,也是你自己要明确的今后职业道路方向。

方向可简单粗暴地分成2类:走技术,或者走业务

(这个可以先去各大招聘平台找各类数据分析相关岗位的JD,对照着比较共同点和特定要求,会有更实质的感触。)

1)技术方向的话,走挖掘、算法建模、数据科学家等等。

对学历、专业、编程、统计、机器学习算法模型等等会有非常高的要求。

所以非科班出身的我,就不会投这方面的岗位。(但是有兴趣的可以自己去学习钻研做项目练手,简历上也是加分项)

2)业务方向的话,非常多,结合方向有财务分析、销售、供应链、运营、产品、数字化转型等。

一般会要求对相关业务有较深入的理解和分析,能够逻辑清晰地沟通表达。求职时有相关行业经验,或有实施成功的项目经验最好。

没有相关经验怎么办呢?那就把自己之前的工作经验/学习时的项目经验做框架梳理,要懂得你每个工作环节的底层商业逻辑。

虽然行业不同,但从商业角度去看,最底层的逻辑是有共通和可借鉴之处的。能把商业模式的逻辑讲清楚,做项目的思路和步骤讲清楚,那就是展示了你作为一个数据分析师应有的部分特质了。

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二、数据分析的工具(即面试时考察对工具的掌握程度)

比较常见的,从易到难:Excel、SQL、Python。

这里推荐下猴子老师的课程(WeChat公众号搜“猴子数据分析”自行了解)

另外较常见的:R等统计分析类常用软件、BI类等做Dashboard的软件。

这个多看看JD的要求就会慢慢了解,每个方向都较个性化的要求。

三、数据分析的书(偏业务类,面试时考察对业务的理解)

书很多,多看多思考多吃透多实践。个人推荐2本:

《数据分析思维:分析方法和业务知识》:有较多行业的商业模式和指标体系的介绍,我在面那个跨行岗位时帮助很多,强推。

《商务与经济统计》:强烈推荐,统计概率理论扎实,有很多实用的商业案例。最好中英版一起看

四、个人的面经(以拿到的那个跨行offer为例)

0)大前提:疫情期间,无法on site面试,所以是电面+视频面为主。因为在个人求职简历里有附上含代码的展示项目,所以并未有手写SQL题等环节。但还是建议,多刷SQL面试题,多夯实SQL基础,对面试和以后的工作都是很有用的。

1)HR电面:了解简历上的信息是否真实,对空白期比如gap year做了什么比较关心,也对离职/跳槽原因会深挖。初步介绍招聘岗位的内容,双方都有意向就约业务面。

2)业务的视频一面:

①细问对数据分析类工具的掌握程度,主要是看是否能完成招聘岗位的工作。

②自述简历上的工作内容、简历上的项目内容。讲的是工作内容,实质是展示对业务的个人理解、对商业底层逻辑的理解、是否有独立完成项目的能力。

③对招聘方的行业的了解程度、到岗后的其他要求是否能匹配。主要是确认是否有在新行业发展的想法、以及跨行后是否能快速跟上节奏的能力。

3)业务的视频二面:

和一面差不多。

4)HR电话沟通薪酬福利和入职时间等,发offer。

五、一些个人的想法

数据分析是比较热门的一个岗位,但本质还是一个较基础的职能岗,比起能够直接带来利润的业务类岗位,可能工作压力小一点,但是较少会成为一个公司的核心支柱岗位,除非是主营数据类相关业务的乙方公司。

未来的发展趋势,可能会渐渐变成如同英语、office工具等的打工人的基本素养要求。

退休前的职场之路还有好多年要走下去。在这一路上,会遇到35岁40岁等的中年危机、或者类似疫情下小微企业甚至大厂国企连锁企业的裁员危机等等。

入门数据分析只是一个开始,如何做职业规划还需要走一步看三步,并且时时调整目标,随时保持学习能力,深入理解业务的底层商业逻辑。

与诸君共勉,加油。

作者:jiangyun
来源:知乎

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