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數據分析師的前景如何?從業(yè)者工作經驗為你分析答案

發(fā)布時間:2022-08-17 17:13:58 已幫助: 來源:廣州博為峰教育

數據分析師的前景如何?從業(yè)者工作經驗為你分析答案

今天小編給大家?guī)砹藬祿治鰩煃徫坏那熬?,首先小編給大家分享一位網友的親身經歷:
  1、做數據分析師之前
  我大學時,學的專業(yè)是數學,畢業(yè)后份工作是市場運營,實際上就是運營專員。當時,那個企業(yè)是做電商的,有很多產品要出售,所以,我要做的就是把這些產品的銷量做一個提升。
  我猜你們肯定要問了,是不是做社群啊?還是打價格戰(zhàn)?不避諱的說,這些我都做過,但是后來發(fā)現(xiàn),自己大學時所學的統(tǒng)計學知識有限。即便是自己學過的知識,好多也因為忘記了或是記不全了,導致在做數據通報時,做的都很表面。這也是我后來想要轉行的根源。
  我這個人的原則就是要么不做,要做就要做深做扎實。后來,我就辭職專門報了班,學了數據分析(也就是大家現(xiàn)在了解到的我啦)。

  學習的那段時間,可能是因為我有一定的基礎,所以學起來不算特別吃力。但是按我現(xiàn)在的情況來說,我又覺得提升確實也沒有想象那么簡單。你需要懂得東西越來越多,包括技能層面和認知層面的,所以,只能按部就班,一步一個腳印來了。

  2、做數據分析師之后
  首先要給大家明確一個問題,就是無論是男生還是女生,都可以成為數據分析師。因為這個領域其實真的蠻考驗一個人的綜合素質的。如果你的技能硬,自己對很多信息又比較敏感,能很快發(fā)現(xiàn)數據間的內在聯(lián)系,給出有指導性的建議,那么,在這個行業(yè),你能有比較快的成長,并且能越做越輕松。
  這一個層面,其實對男女性的思維方式要求就比較綜合了,所以,除非你往數據技術層面發(fā)展,否則我覺得女生在這個行業(yè)也能得到比較好的發(fā)展。

  轉行后年

  我份數據分析工作,是在一家規(guī)模比較小、知名度也不高的房地產公司工作。因為公司規(guī)模小,用戶也少,所以產生的數據也很少。雖說職位是數據運營,但運營的活占了一大半,也就是每天傳圖啊,和技術扯皮之類的,而數據分析的工作量非常小,幾乎一個月用一個Excel表格就能做完。
  后來,我覺得這份工作沒啥意義,就利用業(yè)余時間,從一些公眾號,貼吧和論壇,學習一些大神分享的案例。我當時覺得,不管怎么說吧,自己培訓時候的案例總歸跟實際工作有所差別,所以在實際工作中再深入學學,這樣以后跳槽也能多一點底氣。
  后來,我也不知道自己哪來的底氣,反正就是應該跳槽了,然后就跑了。
  轉行后第二年
  在家公司工作其實只有半年,但是感覺就像一年那么久,所以,姑且算作一年吧。后來,我就來了現(xiàn)在這家公司。但是因為初期是在一個三線城市的分公司(相當于當地的總部)做,所以,成長的速度就快了很多。雖然也是做數據運營,但是數據分析和運營的工作,基本能一半一半了。
  那段時間,我是通過背數據,了解業(yè)務的。嗯,你沒聽錯,就是背業(yè)務數據。
  比如網站廣告頁面的uv、咨詢量、銷售量、月度數據等等,因為只有清楚這些數據的正常值,才知道當月業(yè)績跟不同年份的同月比較,是否屬于穩(wěn)步增長狀態(tài)。
  和其他行業(yè)不同,有的行業(yè)可能了解各月平均值,就能知道月度盈虧?;蛘咄ㄟ^淡旺季,就能區(qū)分出同比或環(huán)比的盈虧。但房地產行業(yè)不同,還有很多政策因素,還有企業(yè)內部因素,國際環(huán)境因素及其他很多因素共同作用。所以,分析起來會比一般的分析要難一些。
  那段時間工作帶給我的,是對數據敏感性和對業(yè)務的理解。很多數據分析的職位JD里都提到了數據敏感性,其實作為普通人(可能連高數都學得頭大的),像電影里那種對數據過目不忘的天才是很少的,數據敏感性就是建立在對數據的了解和業(yè)務熟悉度上的。只有一直做某一行業(yè)的數據分析的人,才會具備數據敏感度,才會真正了解這個行業(yè)背后運行的邏輯。
  另外,值得一提的就是Python。因為之前培訓時,專門學習過Python,所以在實際工作中,Python在數據分析中的優(yōu)勢就被展現(xiàn)出來了。如果用Excel,同樣的操作我得重復十幾次。但如果我用Python來做,可能就幾行代碼就解決了。
  還有就是報表美化。我發(fā)現(xiàn)跟領導相處,有時候他們是真看不懂報表的,所以,你一定要做可視化的報表,而不僅僅是在數據表里標紅,或者做個折線圖。因為一行折線圖可能清晰可見,但如果幾個線同時呈現(xiàn),可能直觀理解就比較難了。
  這時候,數據可視化的內容就用上了。這里就不得不說報班學習的好了。因為當時系統(tǒng)的學過報表美化,所以,做起來也不費勁。

  轉行后第三年
  由于工作還是比較認真,能力也還湊活,后來被領導推薦來了北京工作。也就是現(xiàn)在這里了。因為總部這邊能拿到的數據量比較大,可以分析的內容也比較多。所以,到這邊之后,我主要就是負責數據分析這塊了,不用再做運營那些活兒了。
  由于數據量飛增,所以在這邊只能用Python做分析,Excel已經完全帶不動這么多的數據了。
  前段時間,領導交給我一個任務,是做幾年的數據分析。以我的水平,用Python處理這么多數據,還是容易卡死的。所以,我就想到了oracle。不得不說,還真管用,本來需要很長時間處理的,用oracle處理,速度明顯快了很多。
  另外,隨著我對業(yè)務理解的加深,現(xiàn)在做很多分析,明顯更具針對性,而非泛泛而談了。目前,我認為自己已經順利的度過新人時期,是時候花點時間提升一下自己的技術水平了。我想著再深入學學Python,然后再把oracle好好學學??倸w今后用的上

  以上就是我最近幾年的工作情況了。如果你還想問新人該如何轉行,該怎么去找項目做,或者沒有經驗怎么辦。我認為,的辦法就是去踏踏實實學習一下,等具備了硬技能,很多問題就迎刃而解了,也就知道自己下一步該怎么走了。
  最后,推薦大家看購買一些數據分析體驗課,感受一下數據分析行業(yè)是否適合自己,再決定從何學起。



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