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2024-02-28 18:21:42
我本科专业是工商管理，20年6月毕业后的第一份工作是北京某大厂的产品经理，上个月成功转岗到数据分析。薪资比之前高了一大截，而且时间也比之前灵活了。虽然我的薪资保密，但是招聘网的工资同样喜人。
这一年多，坚持每周挤出时间学习数分知识，实操练习，搜集信息，准备面试。好在结果是好的，所以想把自己的经验分享给想要转行数据分析的同学们。内容指路：一、写给想转行的同学1.个人转岗血泪史2.数据分析师定位二、数据分析入门1.SQL入门2.培养数据分析思维3.数据可视化工具三、数据分析实战1.Kaggle2.Data Fountain3.课程实操一、写给想转行的同学1.个人转岗血泪史磨刀不误砍柴工。想先跟大家分享一下我想要转岗的原因，对于现在处于工作迷茫期的伙伴们也是个参考。我是在去年7月份，通过校招进入北京某大厂，任职产品经理，坐标知春路附近。工作时长基本就是大家熟知的996，只不过我们这边的下班时间是10点后，也不是在耗时间，是真的在开会、在验收；我的任务就是集中在画prd、对接、辅助产出优化方案。幸运的是，工作中会涉及到较多的SQL操作，所以经常会往数分部门跑，请教问题。久而久之，对数分燃起了兴趣，开始了我的自学转岗之路。如果你也像我一样忙于工作，自学时间较短，强烈推荐这个0元课程，帮助在职人同学快速入门，避免踩坑。
2.数据分析师定位虽然现在数据分析师很杂，但是大致方向就是两部分：技术型数据分析师和业务型数据分析师。技术型数据分析师，更像是数据挖掘工程师、大数据工程师，对于我这种本科偏文科专业的同学来说难度实在有点高，不适合快速转型。业务型数据分析师，也是市面上岗位最多、需求最大的数据分析师。业务型数分门槛会相对低一点，很适合我们这种想转型的同学。二、数据分析入门在确定了自己的定位后，就可以开始学习了。新手入门需要做好以下三个大模块。1. SQL入门SQL一定要熟悉，你可以不会python，但是SQL是笔试必考的部分。面试的时候，面试官基本都会让你手撕SQL，如果写不出，基本是凉凉。对于零基础的同学，SQL只要看这一本《SQL必知必会》就可以了，每天1-2个小时，半个月就可以啃完。这本书会从数据库的概念开始讲起，再过渡到SQL的概念和语法，涉及到数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容。实用性级强，我们需要着重练习掌握“增删查改”的部分。
这本书在“微信读书”上可以免费看，上班摸鱼的间隙就打开看一看！2.培养数据分析思维数据分析思维是很容易被忽视的部分，但其实这是数据分析师最核心的竞争力，也是最内核的竞争力。像SQL、python等算法知识，说白了都是工具；只有具备良好的数据分析思维才能更好地驾驭工具。这一点，在面试中也会重点考察，就像是产品经理面试时“产品思维”会被作为考察重点一样。必备的思维模式：（1）溯源思维：比如杰斐逊大厦墙的案例：杰斐逊大厦墙有裂隙，为什么？因为墙面经常冲刷，被腐蚀了。为什么冲刷？是因为鸟屎多。为什么会有鸟屎？因为蜘蛛多，鸟过来觅食。为什么蜘蛛多？因为这里阳光好，利于繁殖。怎么解决墙面问题？不需要环保清洗剂也不需要电网防蜘蛛，只需要拉上窗帘就行了。
这个有趣的例子，是5why分析法最直接的应用了。在日常工作和生活中，我们经常抓不到问题的本质，而作为一个数据分析师，要有这种“打破沙锅问到底”的特质，辅助产品等其他部门找到问题的本质，再去优化或者解决问题。其实很多问题，分析到本质，会发现其实很好解决。（2）逻辑树思维：a.将论点归纳和整理b.将论点递进和拆解c.将论点完善和补充
把待分析问题按照不同方向分类，不断地拆分细化，利用这样的逻辑树，可以更全方位的思考问题，将各个小问题联结起来。（3）循环思维：PDCA循环思维可以引申到多种场景中，比如：业务流程的闭环、用户生命周期的闭环、产品功能使用的闭环等等。这时就需要用到数据分析师的PDCA：P（plan）计划：针对需求-发现问题-明确任务；D（do）执行：提取数据-观察变化-多维分析-交叉分析-预测趋势；C（check）检查：问题修正-优化分析；A（act）处理：生成策略-推动落地-复盘效果；再进入下一个PDCA循环。
作为数据分析师，要引导业务方或管理层形成反馈闭环，才能在每次循环中发挥数据分析师的最佳作用。还有：A/B 试验，时间序列思维，假设思维，分类思维，平衡思维等十余种数分常用思维模式。大家可以点击下方链接，此课程几乎包含了所有常用的数分思维，并含有大量实例。
数据分析思维的培养，是一个循序渐进的过程，大家平时可以多看一些这方面的书，比如：《精益数据分析》《增长黑客》《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用》3.数据可视化工具这里给大家介绍我自学期间十分喜欢的3个可视化工具：都是很好上手，使用简便的，而且还免费！（1）Tableau：首先是Tableau，这是我最喜欢的工具，现在也经常会用。Tableau可以帮助我们快速分析、可视化并分享信息。容易上手，可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，立刻就能生成各种图表。在学会了Tableau之后，我就把它写进了简历里面，并且面试官确实比较满意这一点。Tableau应该是目前最主流的可视化软件了。（2）ECHARTS:主要用在散点图、折线图、柱状图等这些常用图标的制作。优势在于：形成的文件体积较小，打包方式灵活，还可以自由组合图标和组件。更重要的是，它对于移动端有良好的自适应效果，专为移动端打造的交互体验。（3）HIGHCHARTS：HIGHCHARTS的图表类型是这三个工具里面最丰富的，除了常用图表外，一些小众的仪表图、雷达图、热力图等类型的图表它都可以支持。还可以制作实时更新的曲线图。更便捷的一点是：HIGHCHARTS完全基于HTML5，不需要安装任何插件，也不需要配置PHP、Java等环境，对于小白来说实在难得。
三、数据分析实战纸上得来终觉浅，想成为一名数据分析师，我们还需要大量的实践练习，给大家推荐三个我觉得最好用的平台～1.Kaggle强推！！作为一个数据竞赛平台，Kaggle真的是业内公认的分享做的最好的，我现在的导师也依然会在kaggle寻找灵感，里面会有很多选手分享自己的思路和代码。最耳熟能详的“泰坦尼克号生存预测”这个项目，非常推荐大家去试试。2.阿里天池台如其名，国内最有牌面的数据比赛平台，但是难度也是极大，建议作为工作后进阶用，不适合转型的新手。但是可以看看上面的新人赛和新人经验分享。当然，如果你天赋异禀，在阿里天池拿到较好的名次，肯定会有很多大厂抢着要你了。
这是我自用的课程——课程的第7部分会安排两个案例的实战，很适合小白和本身工作内容跟数分不搭边的同学使用。实战的案例都是可以写进简历的，提高自己的简历通过率！或者是单独生成PDF上传到招聘官网的作品按钮，HR看到你的用心，自然愿意给你个机会。总之，大家如果有想做数据分析的想法，就每天挤出一点时间，从SQL学起；找对方法，做数据分析真的很简单，也很有意思。期待你早日成为一名数据分析师！种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。
