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
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,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是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18