京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
都说世上没有丑女人只有懒女人,我恰恰就是后者… …
疏于总结自己走过的路做过的事就是我的“懒”体现之一,最近看到不少童靴在各种渠道问各种关于数据分析师的问题,比如“快要毕业了想做数据分析师要如何准备面试”,“现在是做XX工作,换工作时想转行做数据分析师应该补充些什么指示”等等,所以决定摆脱拖延症就从总结自己作为一个数据分析师走过的路开始,各位看官觉得有所收益,欢迎点赞,若想拍砖也请求大侠给小女子一些指点。
2008年在黑龙江省某大学统计学本科毕业,放眼我龙江招收统计学学生的岗位只有各种车间统计员(也许是本人没有找到好的机会,不同意这个就业现状的童靴请鄙视我好了)。去几个厂子面试下来,出于不想每天进出车间的原因,开始寻找北京上海的工作机会,于是乎就来到了上海。
第一份工作是在一个对外贸易电商公司做会员统计分析,将当时的工作情况总结为下图,如果现在工作内容和我这份工作相似的童靴可以参考下我转换到下一份工作的方向和需要准备的知识。
工作两年后由于再无法从这份工作中得到提升,于是开始考虑换工作的事情了,由于技术能力有限和机缘巧合,得到了“数据库营销”这份工作,在原有知识和经验的基础上,恶补了SQL数据处理技能和营销知识,当时正值数据库营销的黄金时代,每年对公司的应收贡献不小,工作内容见下图。
做了三年数据库营销之后,由于各大email公司对广告邮件管控愈加严厉以及中国网民非工作邮箱使用活跃度大幅下降,营销效果大打折扣,我的工作热情也渐渐消退,于是开始谋划新的出路。此时数据分析师的职业已经开始风生水起,依靠我的统计学本科背景、SQL数据处理能力以及以往的业务分析经验顺利挤进数据分析师的队伍。目前在做运营岗位的童靴如果想转行做数据分析师可以参考我的转折路径和知识准备,工作内容总结如下图。
做好一名数据分析师,我总结下来12个字,懂业务、勤学习、沟通畅、工具熟,具体展开如下图,各位分析大侠们如果持不同观点,还请不吝赐教,小女子先谢过了。
来源 | 中国统计网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06