京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
过年期间提升数据分析能力的靠谱方法
“过完年我要换个好工作!”很多同学在年前都立下如此雄心壮志为了实现这个美好的目标,春节期间应该怎么度过呢?
方案一:春节期间老把戏,胡吃海塞吹牛皮;钞票不见肥肉长,2月14空叹气。
点评:这个方案确实很经典,然而同学你确定这个方案和过完年换个好工作有关系?
方案二:保存一堆大V文章回家慢慢看。
点评:同学你确定春节期间开手机不是在抢红包,而是在认真学习???
方案三:带上一本《21天精通XXX编程语言》去旅行
点评:这个场景我们见过很多次了,买一本好书,立一个大Flag,然而假期回来书只翻了目录两页,然后被垫在电脑显示器下边了……
问题出在哪里?问题出在:
1. 已经毕业很多年,却仍期待有学校般的学习环境
2. 一提到提升就先想到提升技术,而节假日恰恰最不适合提升技术
先说问题1。一提到要提升能力,人们最容易联想到场景就是
l 一个安静的教室
l 一本已经编排好的课本
l 一支笔一个笔记本
l 一杯热茶一个滴答滴答的钟表
l 一道下午4点的金色阳光透过树荫照在黑板上
想象是美好的,现实是残酷的。在步入职场以后,大家都是就事论事,具体问题具体解决,日常要用到的知识点多且零碎,很少有人会整理出成体系的万能方法,很少有整片的时间去认真学习。比如春节,加上节前节后的工作空档期,是难得的学习好时间。如果还要玩过去的话,3月份招聘旺季开始可能就错过一些机会了。
所以,要坚决的破除“万事过万年以后再说”的幻想,认真准备!
再说问题2。数据分析能力提升到底提升的是什么?
数据分析师不只要负责提取数据,更重要的是分析。要把业务问题转化为可以用数据验证的假设,要收集数据证实假设,要在证实假设以后输出结论建议,因此数据分析师的能力至少包含三大层面:
1. 梳理问题
2. 整理数据
3. 输出结论
这三大层面中,梳理问题与输出结论是业务能力。简单来说就是:你怎么理解别人说的话,你怎么讲清楚自己想说的话。而整理数据,包括数据采集,统计计算,建立模型等等,是技术能力,需要根据数据需求,选择合适的方法,生产可用的数据,支持结论。
春节期间的环境,非常不适合技术能力的提升。技术能力提升,需要了解技术原理,需要实验素材,需要亲自动手,需要多次尝试。因此需要安静的环境与平稳的心情。而春节期间人在旅途,迎来送往,亲朋相聚,觥筹交错,吹牛拍马,环境太杂太乱,时间太碎片,心情也容易被突然抢到一个大红包,隔壁老王又来秀媳妇很漂亮等等干扰。所以为了保证质量,最好不要学技术类东西。
春节期间的环境非常适合业务能力的提升。
梳理问题:本质上是理解别人说的话。春节期间社交频繁,各类型,各层次的人都可以遇到。交谈有很多并且很容易涉及工作,婚姻等情况。与其被别人show财show官show恩爱气到半死,不如认真的观察对方,结合他的谈吐,衣着,移动端使用习惯,更加深刻的了解用户。思考:
1. 他是什么样的人?代表了什么阶层?
2. 他使用我们公司的什么业务?代表了什么需求?
3. 他的使用习惯是什么样的?会表现为哪些数据?
过节下来,大量的案例印在脑中,就会大大加深自己对于业务的理解。
输出结论:本质上是讲清楚自己的话。春节期间免不了,与其坐等别人催婚催孩催工作烦到大半死,不如认真考虑如何介绍自己,清晰的讲出:
1. 我是什么样的人?
2. 我做什么工作?创造什么价值?
3. 我的特长是什么?有什么优势?
你家二姑三舅之类人物听完,并且包含致敬的:嗯,高科技人才!那就说明介绍成功,说不定还介绍个妹纸什么的;如果听完一脸恍然大悟的:哦,私人电子厂搞电脑的;呵呵,哥们你还得努力提升一下。
这两个问题重要吗?当然重要!因为这六个问题,是做分析前后最需要理解和阐述的问题。有过跳槽经历的同学更知道,这六个问题,就是面对HR时,最需要搞清楚和最需要讲清楚的问题。不了解业务背景,不思考业务情况与数据表现之间的关系,不把数字转化为结论,最终只会落得一句:你就会跑数,不懂业务的评价。
所以过年期间可以努力提升这两方面能力,吹牛也是生产力,节后整理一下项目经验,对技术能力查漏补缺。3月份无论是谋求升职还是跳槽都会很有胜算的。数据分析培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02