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上图开启提升数据分析能力秘籍
作者:陈老师个人:接地气学堂前文传送门:
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项目经验,是面试的一个重要考察内容,也是相当多新起步同学的痛点。因为大部分新人没有机会真真正正做一个项目,因此面对HR、用人部门的时候,也越发显得心虚。特别是想要在面试时要求高一点薪酬的同学,更会被项目经验的要求难倒。“哦,没有实际经验,那就从底层做起吧。”HR轻描淡写的一句话,刺痛多少同学。
实际上,不同背景的同学,有不同破局战术。从背景来看,可以简单划分为:在职转行,在校学生,基层起步三类。我们就一类一类讨论一下,如何找到自己的第一个项目经验,在锻炼数据分析能力的同时,让自己显得没那么小白,争取到更好的薪酬。首先从在职转行的同学说起。
第一步,理解数据分析项目的真实含义项目,指的是有明确目标,在明确时间范围内,通过一定步奏完成的,获得效果的工作。四大关键点缺一不可。因此单纯的自己对着网上的教程练练手,是不能被称作一个项目的。因为这种个人爱好的行为没有目标,没有效果,也没有时间要求。2年前,爬虫尚未盛行,写简历时加一个爬取XX网站会显得有价值。现在爬虫教程满地都是,每个应届生人手爬一份,再这么写就没啥大吸引力了。
特别是已经有了工作的同学。如果不和自己的工作结合,单纯的说:“我对着网上的教程,可续练习爬取知乎、爬豆瓣、爬简书”,会给招聘企业留下很差的印象。一来,过往工作经验完全和数据没关系,会导致简历直接被pass,根本到不了用人部门桌上。二来,本职工作写的是机器设计,施工管理,财务会计,数据分析经验却都是“爬知乎、爬拉钩、爬简书、爬豆瓣”会显得自己非常不务正业。有可能连HR筛选都难过。即使过了筛选,面对同样爬来爬去的应届生没有优势,毕竟人家年轻且起薪低。
更的办法,是从现有工作入手,找一个切入点。即显得自己有真实数据分析经验,又能够解释清楚:为什么我要转行,为什么我有能力转行。还会显得自己很积极向上,追求的是自己的理想。这样一举三得,HR、用人部门面试都能说得通。
第二步,找到现有工作与数据的结合点数据在工作中都有应用,只是我们干一件本职工作太久,会习惯性忽视。举一个例子:
一个做拖拉机设计的同学想转数据分析。感觉自己的工作跟数据很远。陈老师提示他:“你做设计,也分创新设计和改良设计。如果改良,你要改哪些款?为什么选这些款?是销量不好,还是故障率高,还是用户口碑差?如果是销量不好,怎么判定好?数据从哪里来?标准怎么定?”
拖拉机哥认真想想,忽然觉得恍然大悟:“是哦!平时会走访市场,会看不同省市区的销量,还会看售后服务的数据,就是从来没认真思考过这些。平时工作都是拍脑袋,看着哪个月问题多了就做个市场走访,收集收集问题回来写报告,从来没认真思考过到底什么数据算好!这么一说还真的有挺多东西可以挖的!”
陈老师继续鼓励他:“是滴,这就是一个项目了!因为有明确的目标:改良产品,有明确的时间限制。如果你再主动跟踪下,你们改良后的产品批次是否故障率下降,这就是成果。这就是标标准准的一个数据驱动产品迭代升级的例子。谁说传统企业没有数据思维了,只是大家都习以为常了。”
类似的例子还有很多,比如财务的同学可以做ROI分析、做经营分析;比如运维的同学可以做项目开发人力管理的分析;比如做销售的同学可以做目标客户与销量分析;比如做开发的同学至少接触过数据可视化。其实,数据早已渗透进工作方方面面,对转行的同学来说,最大的敌人是:“习以为常”四个字。太多的固定思维,导致对数据不敏感,导致分析能力下降。导致看不到自己工作中的数据应用,自然也找不到自己的真实数据分析项目。只要认真挖掘,身边还是有很多好的案例可以利用的。
第三步,找到数据对现有工作的改善点找到结合点后,还可以进一步找到数据对工作的改进点。因为大部分非数据岗位的同学,能接触的数据非常的少,也做不了很深入的分析。对于下一份工作来说,过往的经验只是显得自己没那么小白的敲门砖。这里就可以把我们自学的技能,与过往工作结合上。
还是拖拉机哥,在整理了思路后,觉得自己有信心了。但他想面试的互联网公司大部分都要求python,SQL一类经验,在现有岗位上确实没得练习。还是得练爬虫。陈老师又提示他:“做产品研发,你们肯定会参照竞品是不是?以前的竞品信息八成是手动更新的吧。你可以把爬虫技能拿来练习爬竞品产品信息啊,从官网上、从阿里巴巴,反正只要能找到信息的都可以爬。”
拖拉机哥恍然大悟:“是啊,这样还能显得利用爬虫提高了工作效率,还能进一步分析,自学的也与工作结合了”这个例子当然是happy ending,拖拉机哥如愿离开内地四线城市到了魔都成为一名互联网数据分析师,薪酬翻了1.5倍。虽然在陈老师看来,他那个薪酬在四线城市不少了,但是人各有志,达到自己的目标就好。O(∩_∩)O
因此,简单总结一下,就是:理解项目含义,找到工作结合点,找到工作改进点。三步下来,自学的技能可以完美的渗透进简历,转行成功率也会高很多。
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讲师:陈老师,在咨询行业打拼了9年,在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战,天善智能特邀专家。
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作者:整理来源:油管,时间:2022-08-29 17:49,浏览:120