数据分析从零基础到入坑的真实经历

文章讲述了作者如何从对AI的兴趣转向数据分析领域,认识到数据分析包括数据采集、清洗、挖掘等多个环节。作者强调业务知识和工具掌握的重要性,分享了学习准备时应关注的统计分析、业务理解、工具使用和模型构建等方面。同时,提出了简历投递策略,建议针对性地准备竞品分析报告,并在面试中展现行业知识。目前作者的工作涉及日报分析、业务问题诊断及Python技术应用,如反欺诈模型和用户画像构建。

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1.楔子

时光荏苒,岁月如梭,依稀记得自己一开始的时候并没有考虑过往数据分析这个方向。故事还要从大学说起。

当时读了一本书,叫做《变革:重新定义下一个社会》,读完这本逐渐对AI等一系列概念产生了兴趣。

机缘巧合之下我读到了一本《大数据在中国》,瞬间感觉神清气爽,感觉这简直是一条康庄大道啊。

从那以后,对数据分析便产生了兴趣,还参加了那年暑假的数学建模,虽然没有取得名次,但数据的力量在我心中留下了不可磨灭的印象。

然而我在这时候还不懂什么叫数据分析,什么叫大数据分析,总以为这两个是一样的。经历了许多才明白这之间的差别。

我个人认为,数据分析可以从广义上和狭义上讲。广义的数据分析包括数据采集,数据清洗,数据挖掘,数据分析和数据可视化。

狭义的数据分析主要就是指业务数据分析,商业数据分析和数据挖掘了。

数据分析可以看做是两条路,一条偏向业务,需要对业务非常熟练和敏感。一条偏向技术,主要是编程。

但无论如何,不管是数据挖掘还是数据分析,都需要重视行业背景,这也是我今年社招屡战屡败的关键因素。

2.学习准备

我一开始的确是以为数据分析是为工具论的,认为不管是excel还是tableau亦或python都是只要掌握工具即可。甚至在我面试之前我都还这么认为,觉得自己学的工具越多就越厉害。

然鹅,事实证明,我的三板斧并不是太好使。

基于我经历过的事实,你要会下面这些知识:

描述统计分析,这个学起来很简单,但是最容易被很多人忽视

熟练的让人心疼的业务知识

常用工具(Excel、SQL)

常用的10种分析方法,例如RFM、漏斗分析等

指标体系非常重要,最好自己会搭建(会这个再会一些运营的感觉都可以做数据运营了)

模型的搭建和分析(这个我请教过大佬,大佬说这个模型就是解决思路和方法,我感觉也差不多这个意思,你用Excel也能搭建出来一个。仁者见仁智者见智吧)。

最后,出去面的时候带上项目去,跟你去的行业有关的项目。具体如何学习,我就不展开了,猴子老师都之前说过了,勤快的知道去哪里找到,不愿意学习的放眼前也懒得看。

2.简历投递

我这块做的很差劲,全属于海投,墙裂不推荐。

正确做法应该是选5~8家感兴趣的公司,认真分析招聘要求,然后做相关的竞品分析报告(做一份这个公司的产品报告最好了)。

你如果做了这个,而且行业背景深厚,(就算是转行业,但是问到什么行业知识都懂不要你要谁?)80%会录用你。

在面试时候好好调查一下对方公司,针对某些产品提建议/职位发展规划等我觉得都是可以再最后问的。

一定要注意,薪资结构问清楚,职业发展了解到位,基本上就可以了。如果投递的都是同类公司,你这家做的竞品分析下家还可以用,哈哈哈。

3.现在的日常工作

我现在找到工作是做日报和周报,然后分析存在的业务问题,以及业务 问题发生背后的原因。最近可能会做一个反欺诈模型和用户画像。(谁那里有商超的反欺诈模型求救啊)

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