【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、数字化转型、数据思维

【专访摘要】本次CDA访谈邀请到从销售管理转岗为数据分析师的张继荣，他分享了转行的核心原因、转型过程中遇到的思维转变难点，讲解了理论知识与工作实践的结合方法，分享了转行备考经验与职场进阶建议，为想要从销售转行数据分析的从业者提供了可借鉴的路径。

【主持人】欢迎纪荣作为我们 CDA 的优秀学员参加我们今天的采访。纪荣现在是在一家公司从事数据分析师，可以和大家打个招呼。

【嘉宾】哈喽，大家好，我是张继荣，2017年毕业于河北工程大学本科，之前从事销售管理工作，目前成功转岗数据分析师岗位。

【主持人】我在看到这个信息的时候就想到了第一个问题，是什么原因让您从销售转行到数据分析师这个行业呢？

【嘉宾】一方面是看准数字化经济发展风口，传统企业都在推进数字化转型，这是未来行业大方向。另一方面，做销售管理带团队时，很多决策都是拍脑袋做决定，很希望能用科学方法论、完整理论体系开展工作，提升效率。

【嘉宾】后来有机会接触数据分析相关知识，发现自己很感兴趣；三年销售经验也让我对数字背后的业务逻辑有敏锐嗅觉和分析能力。所以决定转型数据分析岗位，从销售单点业绩视角，升级到公司全局运营视角做分析，发挥自身优势。

【主持人】我们都知道转行会遇到很大的困难，您能说一说您在转行过程遇到的最大的困难是什么吗？

【嘉宾】转行最大的难点是思维方式的转变。打破原有工作习惯和固有思维，本身就很有挑战。销售管理只聚焦业绩指标，管理动作多凭经验和感觉；而数据分析需要从单点业绩思维，转向全局多维思考。

【嘉宾】数据分析不只是单纯写代码、处理数据，还要兼顾公司成本、运营规则、业务难点等全局问题。从单一固化思维切换到多维全局思维，是转行过程中最大的挑战。

【主持人】了解到你在 CDA 也参加了学习，有很多同学在问怎么样把学到的理论知识和数据分析工具运用到工作中，这方面的经验可以跟大家说一下。

【嘉宾】理论知识帮我建立了数据分析师岗位的基础认知，奠定了数据与业务结合的核心思路，是打基础的关键。真实工作业务会更复杂，还需要持续补充学习，但课程里的很多方法都能直接落地复用。

【嘉宾】举两个例子：一是课程学到的帕累托分析，课堂是ToC场景，我现在做ToB业务，分析销售行为回访与续费率的关系，底层逻辑完全通用。如果没有理论基础，遇到这类业务问题根本无从下手。

【嘉宾】二是分析报告课程里讲到的业务流程拆解、总分总写作结构，极大启发了我的工作思路，让我拆解问题更系统化、有逻辑方向。非常感谢CDA的理论课程给我的铺垫和帮助。

【主持人】作为一个成功转行数据分析的从业者，有什么职场建议和经验分享给学弟学妹呢？

【嘉宾】我见过很多想转行却迟迟不行动的人，不满现状又不愿改变，一直原地内耗。其实转行的逻辑和做数据分析一样：先充分调研，通过朋友、网站、知乎、抖音等渠道，了解目标数据分析岗位的工作内容、真实状态，判断自己是否感兴趣、是否适合。

【嘉宾】确定转型目标后，不要过度焦虑学不会、坚持不下来。达成目标本身就是克服困难的过程。我零基础学SQL、Python时非常吃力，休息日推掉所有社交娱乐，全天刷题练代码。刚开始运行MySQL数据库频繁报错，心态很烦躁，但没有放弃，告诉自己别人学一遍我就学十遍、百遍，坚持总能学会。

【嘉宾】熬过艰难的入门期，越学越熟练，成就感满满，现在还能辅导身边同事。转行靠的是坚持、毅力和克服困难的决心，如果真的想转型，不要只停留在想法，先行动起来。

【主持人】刚才提到转型是先要说服自己，其实身边有很多人都在说我要学数据分析，但大多数人都是说一说而已，没有真正的下定决心。您是先说服了自己。当自己下定了决心，定了目标，做好了心理准备，然后呢。

【嘉宾】确定目标、做好心理准备后，就要选具体学习路径：一种是自学，适合自律性强、自学能力强的人；另一种是报班学习，我当时更看重学习效率，试听了多家机构后选择了CDA。

【嘉宾】选择原因很简单：CDA是业内起步早、专注数据分析领域的专业机构，不像很多跟风开班的机构只为收割学员。更重要的是，CDA不只教工具操作，更注重数据思维的培养，这套思维方式在我后续工作中一直受用。

【主持人】感谢认可，我觉得数据思维就是数据分析的一个灵魂。

【嘉宾】对，是的。另外就业辅导是意外惊喜，就算入职之后，就业老师也会持续指导职场工作问题。销售管理的团队氛围相对简单，职能岗职场事务更复杂，遇到困惑我都会和就业老师沟通，对方像朋友一样耐心解答，这是非常超值的附加价值。

【主持人】之前我们是分享了转行的经验，现在能够把实际工作过程当中的经验也给大家分享一下吗？

【嘉宾】第一，数据分析需要终身持续学习。岗位永远有优化空间，同样一张报表，普通分析师写100行代码，数仓工程师50行就能实现同样效果。我们要不断优化代码、优化工作方法、更新知识和方法论，保持持续进步。

【嘉宾】第二，一定要记住数据会骗人。指标口径不一样，得出的结论差距会非常大。比如我们做销售回访与续费率专项分析：从回访数量维度看，回访次数越高，续费数量越高；但从续费金额维度看，结论完全相反。

【嘉宾】这和企业业务强相关，所以一定要提前和需求方对齐指标口径，避免错误结论误导业务决策。切忌接到需求就盲目开工，一定要先沟通清楚需求目的、统计口径；遇到不合理需求，可以主动提出专业看法，给出合理化建议。

【主持人】感谢纪荣抽出宝贵的休息时间来参加我们的采访，纪荣转型经历相信一定能够启发很多的小伙伴，下定决心成功转型，数据分析师数据作为新型的生产要素，已经融入到社会管理的各个环节，包括社会的生产方式、生活方式、社会治理的方式。希望越来越多的数据分析人才能够为企业的数字化转型能够为社会的数字化发展做出自己的贡献。我们今天的采访就到这里，再见。拜拜。

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