數(shù)據(jù)分析師的前景如何？從業(yè)者經(jīng)驗為你分析答案

  學(xué)習(xí)的那段時間，可能是因為我有一定的基礎(chǔ)，所以學(xué)起來不算特別吃力。但是按我現(xiàn)在的情況來說，我又覺得提升確實也沒有想象那么簡單。你需要懂得東西越來越多，包括技能層面和認(rèn)知層面的，所以，只能按部就班，一步一個腳印來了。

  2、做數(shù)據(jù)分析師之后
  首先要給大家明確一個問題，就是無論是男生還是女生，都可以成為數(shù)據(jù)分析師。因為這個領(lǐng)域其實真的蠻考驗一個人的綜合素質(zhì)的。如果你的技能硬，自己對很多信息又比較敏感，能很快發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系，給出有指導(dǎo)性的建議，那么，在這個行業(yè)，你能有比較快的成長，并且能越做越輕松。
  這一個層面，其實對男女性的思維方式要求就比較綜合了，所以，除非你往數(shù)據(jù)技術(shù)層面發(fā)展，否則我覺得女生在這個行業(yè)也能得到比較好的發(fā)展。

  轉(zhuǎn)行后年

  我份數(shù)據(jù)分析，是在一家規(guī)模比較小、知名度也不高的房地產(chǎn)公司。因為公司規(guī)模小，用戶也少，所以產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也很少。雖說職位是數(shù)據(jù)運(yùn)營，但運(yùn)營的活占了一大半，也就是每天傳圖啊，和技術(shù)扯皮之類的，而數(shù)據(jù)分析的量非常小，幾乎一個月用一個Excel表格就能做完。
  后來，我覺得這份沒啥意義，就利用業(yè)余時間，從一些公眾號，貼吧和論壇，學(xué)習(xí)一些大神分享的案例。我當(dāng)時覺得，不管怎么說吧，自己培訓(xùn)時候的案例總歸跟實際有所差別，所以在實際中再深入學(xué)學(xué)，這樣以后跳槽也能多一點底氣。
  后來，我也不知道自己哪來的底氣，反正就是應(yīng)該跳槽了，然后就跑了。
  轉(zhuǎn)行后第二年
  在家公司其實只有半年，但是感覺就像一年那么久，所以，姑且算作一年吧。后來，我就來了現(xiàn)在這家公司。但是因為初期是在一個三線城市的分公司（相當(dāng)于當(dāng)?shù)氐目偛浚┳?，所以，成長的速度就快了很多。雖然也是做數(shù)據(jù)運(yùn)營，但是數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營的，基本能一半一半了。
  那段時間，我是通過背數(shù)據(jù)，了解業(yè)務(wù)的。嗯，你沒聽錯，就是背業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
  比如網(wǎng)站廣告頁面的uv、咨詢量、銷售量、月度數(shù)據(jù)等等，因為只有清楚這些數(shù)據(jù)的正常值，才知道當(dāng)月業(yè)績跟不同年份的同月比較，是否屬于穩(wěn)步增長狀態(tài)。
  和其他行業(yè)不同，有的行業(yè)可能了解各月平均值，就能知道月度盈虧?；蛘咄ㄟ^淡旺季，就能區(qū)分出同比或環(huán)比的盈虧。但房地產(chǎn)行業(yè)不同，還有很多政策因素，還有企業(yè)內(nèi)部因素，國際環(huán)境因素及其他很多因素共同作用。所以，分析起來會比一般的分析要難一些。
  那段時間帶給我的，是對數(shù)據(jù)敏感性和對業(yè)務(wù)的理解。很多數(shù)據(jù)分析的職位JD里都提到了數(shù)據(jù)敏感性，其實作為普通人（可能連高數(shù)都學(xué)得頭大的），像電影里那種對數(shù)據(jù)過目不忘的天才是很少的，數(shù)據(jù)敏感性就是建立在對數(shù)據(jù)的了解和業(yè)務(wù)熟悉度上的。只有一直做某一行業(yè)的數(shù)據(jù)分析的人，才會具備數(shù)據(jù)敏感度，才會真正了解這個行業(yè)背后運(yùn)行的邏輯。
  另外，值得一提的就是Python。因為之前培訓(xùn)時，專門學(xué)習(xí)過Python，所以在實際中，Python在數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢就被展現(xiàn)出來了。如果用Excel，同樣的操作我得重復(fù)十幾次。但如果我用Python來做，可能就幾行代碼就解決了。
  還有就是報表美化。我發(fā)現(xiàn)跟領(lǐng)導(dǎo)相處，有時候他們是真看不懂報表的，所以，你一定要做可視化的報表，而不僅僅是在數(shù)據(jù)表里標(biāo)紅，或者做個折線圖。因為一行折線圖可能清晰可見，但如果幾個線同時呈現(xiàn)，可能直觀理解就比較難了。
  這時候，數(shù)據(jù)可視化的內(nèi)容就用上了。這里就不得不說報班學(xué)習(xí)的好了。因為當(dāng)時系統(tǒng)的學(xué)過報表美化，所以，做起來也不費勁。

  轉(zhuǎn)行后第三年
  由于還是比較認(rèn)真，能力也還湊活，后來被領(lǐng)導(dǎo)推薦來了北京。也就是現(xiàn)在這里了。因為總部這邊能拿到的數(shù)據(jù)量比較大，可以分析的內(nèi)容也比較多。所以，到這邊之后，我主要就是負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析這塊了，不用再做運(yùn)營那些活兒了。
  由于數(shù)據(jù)量飛增，所以在這邊只能用Python做分析，Excel已經(jīng)完全帶不動這么多的數(shù)據(jù)了。
  前段時間，領(lǐng)導(dǎo)交給我一個任務(wù)，是做幾年的數(shù)據(jù)分析。以我的水平，用Python處理這么多數(shù)據(jù)，還是容易卡死的。所以，我就想到了oracle。不得不說，還真管用，本來需要很長時間處理的，用oracle處理，速度明顯快了很多。
  另外，隨著我對業(yè)務(wù)理解的加深，現(xiàn)在做很多分析，明顯更具針對性，而非泛泛而談了。目前，我認(rèn)為自己已經(jīng)順利的度過新人時期，是時候花點時間提升一下自己的技術(shù)水平了。我想著再深入學(xué)學(xué)Python，然后再把oracle好好學(xué)學(xué)。總歸今后用的上

  以上就是我最近幾年的情況了。如果你還想問新人該如何轉(zhuǎn)行，該怎么去找項目做，或者沒有經(jīng)驗怎么辦。我認(rèn)為，的辦法就是去踏踏實實學(xué)習(xí)一下，等具備了硬技能，很多問題就迎刃而解了，也就知道自己下一步該怎么走了。
  最后，推薦大家看購買一些數(shù)據(jù)分析體驗課，感受一下數(shù)據(jù)分析行業(yè)是否適合自己，再決定從何學(xué)起。