给力！数据分析岗位内部人的建议，可以少走很多弯路

这次我请到了在数据分析岗位的一位大佬，最近也面试了很多准备转行过来的小伙伴，他从数据分析岗位内部人士的角度来解读，什么是数据分析岗位，需要那些技能，那些注意事项，希望对大家有帮助。

数据分析岗位目前分为两个大方向，一个是偏向业务，一个是偏向数据工程(如机器学习、数据挖掘等)。业务方向又有很多细分方向，如网页分析、会员分析、经营分析等。这块主要是要求从业者用熟练的业务知识去解决实际问题，对业务有较深的理解，对数据比较敏感，数据分析技能为辅。

数据工程方向主要是用模型、算法去解决实际业务问题，如风控、个性化推荐等。更多的要求从业者对算法和模型等有很深入的理解，当然也需要从业者对业务有一定的理解。

业务方向数据分析师常用的技能:对于很多小公司而言主要用 SQL、EXCEL、PPT。虽然现在很多培训机构都在强推 Python，但是残酷的事实是，很多小公司的数据量还谈不上用 Python，用 EXCEL 就够了，在会点 VBA 就如虎添翼。大公司主要用 SQL、Python、PPT、Tableau、Excel。

数据清洗和整理占据了工作中的大部分时间，其次是分析和可视化。我见过很多同学在自学过程中喜欢去钻研怎么把图表整的很炫，往往弄的很复杂。

很明确的告诉大家，这完全是在浪费时间。实际工作中，柱状图、折线图就能搞定大部分问题，图表越简单越好，能轻易表达你的结论就行。

那实际工作中或者自学过程中我们应该以哪部分能力为主呢？

• 首先是分析能力，分析能力没有速成的方法，只能靠实战去累积。

• 其次是表达能力，也就是说你能不能用讲故事的方式把你的发现和结论用浅显易懂的方式讲出来。

• 然后是可视化，这也是一个好的业务分析师的核心技能点。

为什么这么讲呢，因为你的发现，你的分析结论是要对领导讲的啊，领导是不懂数据分析的，所以用什么样的图表，用什么样的颜色，能让结果显而易见就显的非常重要，而且所用的图标越简单越好。

1.明确自己转行的目的？

对于这个问题，首先要明确，你为什么要转行。首先，你对这个行业了解吗，因为工资高吗、跟风吗、现在工作做的不爽吗？对于这些问题大家一定要想清楚，因为不断有热门的行业和岗位出现，难道每次出现热门岗位，你都转过去吗？

特别是对于转到机器学习方向的同学，大多数都是调参侠，等风口过了，就是首先被淘汰的对象。当然对于传统的夕阳行业，我还是非常建议转到互联网行业。

2.要不要报培训班？

如果你身边没有人手把手指导你，你下定了决心转行，还是建议报培训班，花钱买时间，越早入行越好。如果身边有人手把手指导你，那就没太大必要报培训班。

目前培训班的弊端。目前培训班主要教的是怎样使用工具，教的主要是 SQL、简单的统计概率知识、Pandas、Tableau。

至于怎么用工具去解决问题、常见的分析方法和套路，说实话很多培训班在这块很欠缺，而这也是数据分析师很重要的一个软实力。

3.我面了很多转行同学的感受

最近面了很多转行的同学，说实话能达到入行标准的寥寥无几，很多同学 SQL 中常用的字段都不会，可视化图表用的一塌糊涂，简历中的项目稍微问细一点就懵了。

感觉很多同学都是在想着赶紧学完培训班的项目，就能转行成功啦，月薪过完啦！残酷的现实是很多同学根本不会得到很多面试机会的。

但是也有少数转行的同学，的确能拿到高薪，前提是在学培训班的过程中真的花了时间，花了精力的。

限于篇幅，嘉宾对转行的同学的还有很多详细建议：比如怎样学习、怎么准备简历、面试的技巧等等，大家可以点击底部阅读原文。

Python工作圈

目前加入Python工作圈的有来自苹果，腾讯，爱奇艺，百度，Nokia,顺丰，三胞集团，商汤科技等各行各业的小伙伴。还有趋势科技的AI产品负责人，新浪微博的自然语言处理的大牛。有爬虫岗位，有Web开发后端岗位，有机器学习岗位，有自动化测试，有数据分析，有自动化测试，有运维，有金融量化等几乎涉及了Python各个岗位。

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本篇文章来源于: 菜鸟学Python