那一晚上的深夜，学妹和我说她想做Python数据分析师，结果我去了

前言

上周末晚上，我学妹突然约我出来喝咖啡。想起学妹在学校就一直说想转行，最近在网上捣鼓自学数据分析软件有一小段时间了。我想她不是为了叙旧。

果然来到咖啡店，她一屁股坐下来，把手机递给我，开口就问：

橘子，我的偶像，你以你资深的眼光帮我看看，这招聘要求都是什么意思啊？

我看了一眼，回答到：这不是很正常的一份招聘需求么？哪里看不懂？

学妹：我是小白，最近自学数据分析，excel、R、python、SQL什么的都有涉及，觉得自己好像学到很多，又好像什么都不懂，想着边学边投简历试试。可我一打开招聘网站就懵了，感觉他们全都超纲了，橘子你告诉我，到底如何解读招聘信息呢？

既然学妹开口，我当然不能回答不上来啊。为了表示我的细心，我决定发挥我灵魂画手的特性，为她细细解读：

首先先看看你的硬条件。这个公司有社招和校招，说明还比较缺人。你刚毕业没多久，学历也符合要求，硬条件是合格的。他们招不招你的重点就在“你是否能承担他们的工作”上了。

学妹频繁点头笑容，答到：那太好了，那你再帮我评估下这个岗位都是承担什么工作的。

身为灵魂画手的我很快划出了重点：

一般针对数据分析师有两点要求，招聘广告都提到了：

第一是技术能力，比如这篇招聘广告中提到的EXCEL VBA/SQL/spss还有Python。

第二是业务能力，就是发现问题和解决问题的能力，参与到产品的设计到销售的整个流程，从数据中反馈出结论，从而连接业务和产品两个部门的工作；

那么我们来看看具体在业务中对应出现的工作内容：

这是一个互联网产品公司。公司里面，比如DBA或前后端工程师的员工，大多只管产品技术怎么落地，不管业务上产品该如何发展。

而产品经理、用户运营甚至交互设计师，他们的工作是从产品运营的反馈不断设计和更新产品功能，以达到获取更多新客，活跃老客，最终盈利的目的。他们需要技术部门的数据反馈才好进一步做设计。

而他们要招聘的这个数据分析师岗位，是用来连接这两个部门工作的，即招聘写到的第4点**“对数据挖掘分析，对业务部门提供数据支撑服务，使产品不断优化”**。这样的工作需要熟悉常见的指标，建立和优化指标体系并能做好指标落地，及我们常说的“出结论”。

学妹皱眉了： 技术方面我是新手，怎么破？我已经自学突击了几个月的Excel了，原来Excel比我想象的强大多了。但这里要求的好像还有其他的各种分析软件，SQL我已经会基本的调用，用Python写写基本的爬虫也没问题，但这里要求的“精通”“熟练掌握”我不知道要什么程度……

我：咳咳，这里的“精通”可以说是个玄学，招聘上可以写是为了筛掉那些不会Python或者只了解一些基本语法就来投的人，所以…最好不要自己加“精通”这两个字，容易被面试官攻击。

学妹:好的，我明白了。我还有个困扰我很久的问题：其实我认为excel挺强大的，大部分功能都可以以低成本的方式学习到，并不需要用Python，可视化方面也基本够用，为什么公司的招聘要求基本都写了Python或者R的要求？

我：Excel是非常强大，并且适合新手入门理解数据，不过后期有很大的缺陷，比如：

①当数据量较大时，excel处理数据效率低，容易死；

②算法有局限性，没办法做复杂的建模；

③图表类型限制，图表逻辑不明确；

④是第三方软件，和产品开发对接存在问题；

⑤数据清洗过程繁杂，除非用VBA,否则难以导出脚本。

而Python就是解决以上问要的比较好的选择，简单易学，三方库众多可以快速做数据清洗，也只支持脚本导出和功能封装，往后可以深入学习更多挖掘算法，方便对接产品部门，是提高工作效率的首选。Python就好比你另一只“手”，只待你去写好一套逻辑控制他分析。

另外啊，Python数据分析工作后期转岗加薪的可能性很高，你可以往不同方向发展，薪资嘛，当然也是越精越高的。

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