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靈魂畫手一圖解讀:成為資料分析師的必備能力項

大家好,我是大鵬,目前是一名資料分析師,

上周末晚上,我的學妹突然約我出來喝咖啡,我覺得這件事情不簡單,果然一到她就遞給我手機,開口就問:

鵬哥,你是個很厲害的資料分析師吧,快幫我看看這招聘要求都是什麼意思啊?

我看了一眼,回答到:這不是很正常的一份招聘需求麽?哪裡看不懂?

學妹:鵬哥,我最近自學資料分析,excel、R、Python、SQL什麼的都有涉及。想著投簡歷試試,可我一打開招聘網站就懵了,簡直超綱,連招聘信息都看不懂我還怎麼去應聘啊?

既然學妹開口,我當然要表現一番。為了表示我的細心,我決定發揮我靈魂畫手的特性,為她細細解讀:

01 首先看你的硬條件

這個公司有社招和校招,說明還比較缺人。既能接受有經驗的人直接上崗,也能接受重新帶一個這方面有能力的新人。你剛畢業沒多久,學歷也符合要求,硬條件是合格的。

他們招不招你的重點就在“你是否能承擔他們的工作”上了。

02 弄清崗位要求

一般針對資料分析師有兩點要求,招聘廣告都提到了:

  • 第一是技術能力,比如這篇招聘廣告中提到的EXCEL VBA/SQL/spss還有Python。

  • 第二是業務能力,就是發現問題和解決問題的能力,參與到產品的設計到銷售的整個流程,從資料中反饋出結論,從而連接業務和產品兩個部門的工作;


要招聘的這個工作崗位,是用來連接產品和業務兩個部門工作的,即招聘寫到的第4點“對資料挖掘分析,對業務部門提供資料支撐服務,使產品不斷優化”。

這樣的工作需要熟悉常見的指標,建立和優化指標體系並能做好指標落地,及我們常說的“出結論”。

03 完全不懂業務怎麼辦?

既然公司願意招應屆生,說明公司不會讓你單挑資料分析所有工作。一般來說,公司都有自己積累下來的資料指標,你要做的是先學好常見指標的含義用法,比如UV/PV/總訂單數量等等的指標。

04 技術上的“精通”和“熟練掌握”

學妹會excel、AQL會基本呼叫,也能用Python寫基本爬蟲,這樣算不算得上招聘需求上寫的“精通”?

這裡的“精通”可以說是個玄學,招聘上可以寫是為了篩掉那些不會python或者只瞭解一些基本語法就來投的人,而你的簡歷如果不是自信到瞭解Python的各種優點怎麼實現,最好不要自己加“精通”這兩個字,容易被面試官攻擊。

值得一提的是,面試時考官會問到的不僅僅是方法,還有推導過程,甚至還會問一些實踐中的問題,然後讓你提出解決方案。

05 Excel挺強大,為什麼招聘要求都要會Python或者R?

excel是非常強大,並且適合新手入門理解資料,不過後期有很大的缺陷,比如:

①當資料量較大時,excel處理資料效率低,容易死;

②演算法有局限性,沒辦法做複雜的建模;

③圖表型別限制,圖表邏輯不明確;

④是第三方軟體,和產品開發對接存在問題;

⑤資料清洗過程繁雜,除非用VBA,否則難以匯出腳本。

Python就好比你另一隻“手”,只待你去寫好一套邏輯控制他分析。

Python能解決Excel的不足,且簡單易學,三方庫眾多可以快速做資料清洗,也只支持腳本匯出和功能封裝,往後可以深入學習更多挖掘演算法,方便對接產品部門,是提高工作效率的首選。

06 Python的優點

  • 較高的延展性:

  • 多職業選擇:

Python資料分析工作後期轉崗加薪的可操作性也比較好,按照個人意願和技術可以往不同方向發展,薪資嘛當然也是越精越高的。

07 如何更好自學Python

自學要講究效率,與其什麼都沾個邊,不如好好的做一次完整的資料分析學的多。如果你想學Python資料編程,我強烈建議你從一次“要動手、有標的、有答疑”的《Python資料分析師訓練營》開始學習!

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