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面试了57位数据分析师,我发现混得好的人都有这4个特质

2019-09-04

面试了57位数据分析师,我发现混得好的人都有这4个特质

作者|大鹏

来源|Python数据科学

现在的职场竞争越来越激烈,不学上一两门新技能,保持自己知识更新,很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语,有些人选择学习职场上为人处事的能力。

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如果你的工作需要和数据打交道,相信我,Python一定能成为你升职加薪的敲门砖。

为什么?

因为高效。

我们来看一份年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息,以下4点能力是用人单位较为看重的

面试了57位数据分析师,我发现混得好的人都有这4个特质

再仔细梳理,你会发现即便不是数据分析师,具备这4项能力都能在职场中为自己加分。

试想一下,一场电商大促结束复盘,别人花大把时间梳理数据,而你有更多精力分析定位问题,还能做出更好看的交互图表。业务分析,你拉大量的数据,手动打标签做图表,都不如几行Python代码来的高效。

我们来一条条解析。


01

业务洞察力和执行力

业务洞察力和执行力,说的通俗点, 就是如何从海量信息中获取有效信息。

Python可以利用MySQLdb库连接数据库,可以利用pandas和matplotlib进行清洗和分析,可以利用pyecharts进行交互可视化,可以利用numpy和sklearn进行建模,甚至可以利用pyinstaller打包工作流交给同事,共同提效……

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调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图

当工具上更高效,就有更多的时间去深入了解和分析业务。


02

沟通能力

Python还可以提升沟通力?

数据分析师属于业务端工作,长期接触公司项目与客户需求。而技术端一般只管产品功能实现。掌握Python的分析师,会更了解业务端和技术端双方的痛点在哪里。

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03

Python和SQL

和庞大的数据打交道,只会Excel是不经济的,所以大部分数据分析师工作都要求SQL技能。

SQL语言入门很简单,掌握了存取数据以及基本的数据清洗函数之后,就可以着手工作了。初级的分析师可能会取数到本地再做分析,高效的数据分析师则会使用Python连接数据库进行分析,让工作流变得更高效

面试了57位数据分析师,我发现混得好的人都有这4个特质

使用Python工具库pymongo进行数据库文档查询


04

主动性和逻辑性

主动性和逻辑性是个玄学,职场人都会说自己有主动性,但问题是老板怎样才能感受到你的主动性呢?比如……

  • 在转化率数据低迷的时候很快调取数据找到原因,甚至用Python写一个自动预警脚本,准确地表达给一线业务人员,而不是在老板问你的时候才说“我觉得”;
  • 在公司新业务尚未成型的时候用Python收集整理有效数据,建立起可视化的指标体系,指导业务,而不是在老板问你的时候才说“我觉得”;
  • 主动学习,主动在固化的数据工作流程中找到新的提效方法,比如发现同事还在复制粘贴重复劳动,用Python帮同事写一个合并文件的脚本。这个细节虽然老板不会问,但主动性和逻辑性就是因为一个人有强大的能力才能展现出来。
面试了57位数据分析师,我发现混得好的人都有这4个特质

使用Python写小工具,几分钟完成912个Excel表格合并

总结来说,要当一名“高级”数据分析师,一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。

完 谢谢观看

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