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0基础转行数据分析学习指南

来源:www.lincolncommission.org 点击:1408

在数据传输分析过程中,我相信很多小伙伴都有这种困惑:

面对各种学习材料,我不知道从哪里开始

我不知道我能找到多少工作

没有数据分析项目经验,不敢找工作被拒绝

为了让小朋友们在转型过程中少走弯路,今天我们将讨论0个基本的就业数据分析如何找工作。

在本期中,我们将介绍学习风格,学习内容和面试准备三个内容,因此我们不会谈论废话。我们开始明白这一点。

一,学习方法

Orange将学习风格分为两类:1个裸体学习2个在职学习

一般来说,我们不建议使用简单的词语,因为裸体朋友在申请工作时会更加被动:

心理问题,如果你找不到工作很长时间,你必须承受很大的心理压力;

人力资源压制,这里HR会压低你的薪水,例如,面试官会问,什么时候能够上岗,你会非常渴望回复,“明天会是!”相应地,你的工资也“再次下降积分也可用!”。

所以,如果当前的工作不会让你在3秒内爆炸,不要真的退出!

二,学习内容

从招聘初级数据分析师所需的必要技能来看,它主要包括理论知识和工具实践。

理论部分

统计:为什么要把统计放在第一因为统计数据是数据分析的基石,统计分析可以解决当天的大部分分析需求。这部分统计需要学习描述统计,假设检验,贝叶斯,概率,分布,抽样,线性回归,时间序列等。

数据分析方法:以下是分析方法中常用的一些数据分析,如趋势分析,比较分析,多维分解,用户审查,漏斗分析,保留分析,AB测试,4P理论,PESTEL理论,SWOT分析,5W2H理论,逻辑树理论,用户行为理论,AARRR模型等。

工具部分

Excel:它是最基本的数据分析工具。在学习Excel时,您需要专注于使用常用功能,快捷键操作,基本图表制作,数据透视表,Vlookup等。此外,Excel还可以导入一些模板供使用,通常包括数据分析模块,经常使用的假设检验;规划,线性规划和决策非常有效。

?SQL:它是数据分析的核心技能,SQL应该专注于学习选择,聚合函数和条件查询(Where,Group by,Order by等)

PPT:用于与业务部门沟通需求并提供分析结果。

Python:主要学习Numpy,Pandas,Matplotlib,Seaborn等等。底层Python是用C语言编写的。许多标准和第三方库也是用C语言编写的,它在处理数据时运行速度非常快。

应该指出的是,不同的公司对工具有不同的要求。例如,一些公司需要R语言,SPSS等。哪些工具可用于参考JD要求,其中Excel,SQL和PPT是必不可少的基本技能工具。

三,求职面试

在这一部分,我们将首先回答文章开头提到的问题:“你能找多少工作找到工作?”

事实上,这个问题应该根据面试公司的工作技能要求来确定。如果是面试的主要数据操作,只要您具备基本的数据分析技能,您就可以尝试找工作。如果是面试数据分析师,则要求会更高。

01

掌握技能后,应根据目标城市,个人爱好和专业优势等因素确定目标行业。

数据分析是一个具有明显行业特征的专业。如果您说要进入“互联网”业务,可能意味着您还没有弄清楚您想要做什么。

因为互联网的存在是为了解决一个行业(互联网+企业)的问题,如滴滴,高德地图是解决旅游行业的问题(互联网+运输),如美国集团渴望解决餐饮业生活类问题(互联网+餐饮),如vipkid是解决孩子的英语学习问题(互联网+教育),蚂蚁金融服务是解决金融业的问题(互联网+金融)

这些行业都需要数据分析师,每个行业都有不同的业务知识。因此,只有通过识别行业,我们才能彻底研究行业是什么,以及正确的药物,因此转型的成功率会更高。

02

行业最终确定后,有必要澄清目标公司。这里应该指出,处于不同发展阶段的企业在数据使用方面有不同的深度。

睡眠公司基本上使用Excel来做一些基本的统计和数据排序。做数据分析的人也可能是兼职,通常被称为“堂兄堂兄”

在初始阶段,企业已经开始习惯使用数据报告。这些工具主要是Excel,由数据库补充。在这个阶段,公司有少量的专职人员来维护数据库。

在企业的发展中,数据应用的深度已逐渐转向业务。企业已开始使用数据规范。使用的工具已成为数据库和专业分析工具,公司拥有一支专业的团队负责数据工作。

成熟的企业功能更加鲜明。企业拥有基于业务场景的成熟数据产品。数据产品或服务是业务运营的核心组件。此时,企业使用的工具通常是数据平台或成熟的数据组件。

因此,不同类型或不同发展阶段的企业在数据资源储备上存在很大差异,对数据人才的要求也不尽相同。

03

掌握技能,定义目标公司,然后准备提交简历。

建议小伙伴先穿过目标公司前往海头,继续积累面试经验。我觉得我没事,然后我会发布目标公司的职位。

在面试过程中,实际上,您不必担心没有项目经验的问题。既然你无法改变这一事实,我们可以采取不同的方法,并以自己的技能取胜。这项技能实际上是一份“数据分析报告”。在面试过程中提前准备数据报告,以便您更好地掌握面试节奏。

04

最后,给自己一份职业规划,了解不同级别的数据分析师需要哪些技能,考虑未来的目标,继续学习和提高自己,逐步实现目标。

http://www.sugys.com/bdsqwlGK/R96dvN.html