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专科想转行数据分析好找工作吗

数据分析
2021-10-13 13:04:35
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＞＾＜你觉得做数据分析有前景吗？
●△●如何转行到数据分析师
˙▂˙转行数据分析,找不到工作怎么办?
≥ω≤转行数据分析，自学Python和SQL，约不到面试，是现在这个时间不好找工作吗？还是？

＞＾＜你觉得做数据分析有前景吗？

本认为是有前景的，因为在科技高速发达的时代，数据分析可以很好的对每项事情进行清楚的分析

在数据分析中，无论数据收集过程有多么科学、数据处理多么先进、分析方法多么高深，如果不能将它们有效地组织和展示出来，并与决策者进行沟通与交流，就无法体现数据和分析的价值。
因此，分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，主要作用在于展示分析结果、验证分析质量，为决策者提供参考依据，并可以有对性、作性、战略性的决策。今天，我们来一探究常见数据分析及报告规范。

●△●如何转行到数据分析师

近年来数据分析行业大火，才紧缺，就业前景好，薪资高！职业发展广，起点好！
转行数据分析师需要的技能大致分为六个模块：
(1)Excel
零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。
(2)Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。
(3)Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。
(4)BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透表的高级版。 BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板。有了这个看板，导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。数据分析师需要做的是快速掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5)数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。
数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6)机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个大量地体育短，根据算法可以得出这个可能对足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。

˙▂˙转行数据分析,找不到工作怎么办?

转行数据分析面对求职困境时，首要考虑的是技能和业务理解的提升。初级数据分析岗位要求基本技能包括熟练运用SQL和Excel，确保技能达标是基础。
转行者可能会感到迷茫，担心技能提升的同时无法保收入。解决此问题的策略是寻找能同时接触数据的工作，如数据运营岗位，这样既能积累经验，又能学习相关技能。简历投递无回应时，首先应检查简历是否需要优化。考虑投递范围的广度，避免过于集中于特定大型企业或意向公司，尝试多元化投递，增加面试机会。
技能提升方面，从统计学入手是明智选择。推荐《统计学：从数据到结论》作为入门教材，此书融合了统计学的基础知识，注重原理介绍和软件应用，对初学者尤为友好。接下来，熟练掌握Excel的功能，如数据透表，对于分析能力提升有显著帮助。掌握统计学分析和Excel后，基本能胜任初级数据分析工作。
对于数据量较大的情况，SQL语言成为必备技能之一。结合Excel和SQL的使用，达到初级数据分析师的技能要求。为了进一步提升技能，可以学习Python和R语言，这些技能在数据分析面试中常提及，为求职增添竞争力。
实战经验同样重要，数据库的实战作是日后工作中的关键。利用工作中接触的脱敏数据进行实际作练习，确保有足够的数据量，以便积累经验。同时，学会作一份合格的数据报告，能清晰呈现分析过程和思路，展示数据分析思维和数据价值解读能力，提高面试成功率。
在具体求职策略上，建议选择数据运营岗位，尤其是互联网、电商、新零售等行业，这些行业能提供丰富业务背景和数据实践机会。在工作之余，续提升个技能，不断优化简历和面试准备，增加就业成功率。
总结而言，转行数据分析需要系统地提升技能、理解业务，并通过实际作积累经验。优化求职策略，如简历优化、多元化投递和选择合适的工作岗位，能有效提高求职成功率。希望以上建议能对转行者提供帮助，祝您成功入职数据分析师岗位。