想轉行資料分析,看完這篇再做決定

傑華園發表於2021-05-12

不要拿著倖存者偏差的例子,當作自己未來人生的模板

想轉行資料分析,看完這篇再做決定

我之前很喜歡跟別人分享自己的轉行經歷,因為我也是轉行自學做資料分析的,現在也做一些與數分相關的工作,也會經常面試資料分析崗位的新人,在公眾號上每天也都有人問我轉行的問題,每一次我都不吝嗇分享自己的故事

但後來我發現我錯了,這樣不僅不會給他們真實的參考,還會誤導他們,讓他們產生一種錯覺:

資料分析行業原來就這麼簡單,看來我也能轉行去學!

甚至有不少人都裸辭去自學資料分析,最後呢,一地雞毛

想轉行資料分析,看完這篇再做決定

這是很可怕的,因為職業崗位的任何一次轉變,都有可能影響一個人乃至一家人的後半生,我沒能力、也沒權利決定和改變別人的一生,因此我漸漸不再分享自己的故事,只講自己這幾年在這個行業浮沉中的眼中所見,雖然冰冷,倒也真實

關於資料行業崗位

首先資料分析師崗位的需求有所下降,這主要是指對新手分析師的需求下降,高階崗位依然緊俏

至於原因,一來資料分析目前門檻太低,一時間湧入了太多人,慢慢將資料分析這個能力轉化成了業務方自己的附屬能力,資料分析就不值錢了;

二來資料分析也是被人炒起來的概念,當年公司老闆像追瓊瑤似的追數分,後來發現資料分析不能直接提升業績,熱情早就冷淡多了

不過如果真的想要自學,我建議:

按照我一貫推崇的學習路徑,資料分析一定要先學基礎和方法,再學工具和技能,但是很多人都恰恰本末倒置了,下面我就按照基礎和工具的順序,說一下應該學習哪些內容:

1、資料分析基礎包括:

(1)統計學基礎

數理統計學是資料分析的基礎之一,很多人連統計學概念都沒搞清楚就跑去學python、學excel,結果卻發現越學越難。

首先要了解一些統計學的基本概念,比如什麼叫描述型統計?什麼叫假設檢驗?什麼叫正態分佈?

然後再去學習統計學裡的資料模型,比如聚類、迴歸,這些都是業務分析中必備的內容。

關於統計學,大家可以看一看《深入淺出統計學》、《赤裸裸的統計學》、《統計學概論》這幾本書。

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(2)資料分析思維的養成

思維往往是很多人忽略的一點,但其實作為資料分析師來說,最起碼要了解和學習資料分析中的思維定式,比如結構化思維、演繹推理等等,這些我們可以在生活中慢慢培養。

因為資料分析是靠人來做的,既然是靠人,就免不了要受到個人的思維影響,很大程度上資料思維能決定我們分析問題的方向和思路,建議大家可以看看下面這本書:

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(3)資料分析模型與方法

大多數時候,我們做業務分析都是依靠的分析模型,因此學習一些常見的資料模型是非常必要的,這也是基於我們的資料分析思路自然而然養成的。

比如我看到流失分析,就想到肯定會用漏斗模型;比如我想到商品關聯分析,就一定要用到購物籃模型;比如我看到會員分析,就一定會想到RFM模型

這部分建議大家看看《深入淺出資料分析》,《誰說菜鳥不會資料分析》也可以看看,不過比較簡單,當做入門書看比較合適

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2、資料分析工具和技能包括:

(1)SQL

取數的必備技能,要掌握一定的資料庫基礎,主要是學習sql的語法,建議大家看看《sql server:從入門到精通》、《MYSQL必知必會》:

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(2)Excel

主要學習資料清洗、資料透視表、DAX函式這三個功能,有能力的可以學學VBA,不過業務分析不建議太深入,推薦讀物:

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(3)BI工具

用來做資料分析的主要工具,比如tableau、powerbi、FineBI等等,這些工具都各有特點和適用環境,大家可以參考下面這篇文章:《這可能是今年最值得推薦的資料分析工具》

(4)Python/R

資料分析也需要至少掌握一種程式語言,萬能Python是最合適的了,不過也有很多人喜歡R,二者對於業務分析來說,差別並不大

先學這樣吧,這都是基礎內容,有了這樣才能具備基本的面試水準

最後談一談轉行的看法

雖然我之前一直推崇資料分析,但是十年過去了,我如今已經不再奉勸大家進入資料分析行業裡,這個行業的基礎崗位實在是太飽和了,除非你是資料分析人才,否則很難在這片紅海里翻身

轉行有風險,你的籌碼越多,就越能控制住風險。你現在的籌碼還太少,所以千萬別被灌了雞湯,這行被雞湯害慘的人不在少數,保持清醒的頭腦才是最關鍵的

別看了幾篇自媒體文章就頭腦發熱了,自己手裡要留著能打的牌,所以我一般都提倡業務時間學習資料分析,準備充足之後,無論是進是退就不會心慌了


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