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周末深夜,学妹说她想做Python数据分析师

机器学习算法与Python学习 • 5 年前 • 457 次点击  

大家好,我是大鹏,目前是一名数据分析师,


上周末晚上,我的学妹突然约我出来喝咖啡。想起学妹在学校就一直说想转行,最近在网上捣鼓自学数据分析软件有一小段时间了。我想她不是为了叙旧。


果然来到咖啡店,她一屁股坐下来,把手机递给我,开口就问:


鹏哥,我的偶像,你以你资深的眼光帮我看看,这招聘要求都是什么意思啊?



我看了一眼,回答到:这不是很正常的一份招聘需求么?哪里看不懂?


学妹:鹏哥,我是小白,最近自学数据分析,excel、R、python、SQL什么的都有涉及,觉得自己好像学到很多,又好像什么都不懂,想着边学边投简历试试。可我一打开招聘网站就懵了,感觉他们全都超纲了,鹏哥你告诉我,到底如何解读招聘信息呢?


既然学妹开口,我当然要表现一番。为了表示我的细心,我决定发挥我灵魂画手的特性,为她细细解读:


首先我们先看看你的硬条件。这个公司有社招和校招,说明还比较缺人。既能接受有经验的人直接上岗,也能接受重新带一个这方面有能力的新人。数据分析方向的工作在中国还是个比较年轻的岗位,重能力。你刚毕业没多久,学历也符合要求,硬条件是合格的。他们招不招你的重点就在“你是否能承担他们的工作”上了。

学妹频繁点头笑容,答到:那太好了,鹏哥那你再帮我评估下这个岗位都是承担什么工作的。


身为灵魂画手的我很快划出了重点:



一般针对数据分析师有两点要求,招聘广告都提到了:


第一是技术能力,比如这篇招聘广告中提到的EXCEL VBA/SQL/spss还有python。

第二是业务能力,就是发现问题和解决问题的能力,参与到产品的设计到销售的整个流程,从数据中反馈出结论,从而连接业务和产品两个部门的工作;


那么我们来看看具体在业务中对应出现的工作内容:




这是一个互联网产品公司。互联网产品你也可以理解为在线的软件或服务,比如做电商平台。公司在运营产品时会收集到很多数据,比如产品数据(如点击量,购买量等)。这些数据是由落实产品的技术人员收集的,比如DBA或前后端工程师。他们大多只管产品技术怎么落地,不管业务上产品该如何发展。


而产品的运营和营销是由业务部门的人来做的,比如产品经理、用户运营甚至交互设计师。他们的工作是从产品运营的反馈不断设计和更新产品功能,以达到获取更多新客,活跃老客,最终盈利的目的。他们需要技术部门的数据反馈才好进一步做设计



而他们要招聘的这个工作岗位,是用来连接这两个部门工作的,即招聘写到的第4点对数据挖掘分析,对业务部门提供数据支撑服务,使产品不断优化”。这样的工作需要熟悉常见的指标,建立和优化指标体系并能做好指标落地,及我们常说的“出结论”。


学妹皱眉了:业务方面我是新手,完全不懂怎么办?


我:这个可以放心,既然公司愿意招应届生,说明公司不会让你单挑数据分析所有工作。一般来说,公司都有自己积累下来的数据指标,你要做的是先学好常见指标的含义用法,比如UV/PV/总订单数量等等的指标。


这些指标还会构成指标体系,比如已经被行业熟知的app的AARRR框架,端游的PRAPA框架等等,如果对业务不熟,先看看经典的框架会有收获。



学妹:看来我得补补“语文”。那技术上呢?我已经自学突击了几个月的excel了,原来excel比我想象的强大多了。但这里要求的好像还有其他的各种分析软件,SQL我已经会基本的调用,用python写写基本的爬虫也没问题,但这里要求的“精通”“熟练掌握”我不知道要什么程度……


我:这里的“精通”可以说是个玄学,招聘上可以写是为了筛掉那些不会python或者只了解一些基本语法就来投的人,而你的简历如果不是自信到了解python的各种优点怎么实现,最好不要自己加“精通”这两个字,容易被面试官攻击。


这里其实招聘上写的精通一般就是达到熟练掌握就好。面试官一定会问的算法问题,简单的比如线性回归时间序列方差,难一点的比如分类聚类神经网络,要看面试官的领域了。这要求你好好捡回数学,功底最好扎实。数据分析和数据挖掘最后肯定不分家,这都是深入学习甚至转数据挖掘岗的的基本。毕竟数据分析师是一个需要不断学习的职业,绝不会一劳永逸


值得一提的是,面试时考官会问到的不仅仅是方法,还有推导过程,甚至还会问一些实践中的问题,然后让你提出解决方案。


学妹:好的,我明白了鹏哥。我还有个困扰我很久的问题:其实我认为excel挺强大的,大部分功能都可以以低成本的方式学习到,并不需要用python,可视化方面也基本够用,为什么公司的招聘要求基本都写了python或者R的要求?


我:excel是非常强大,并且适合新手入门理解数据,不过后期有很大的缺陷,比如:


①当数据量较大时,excel处理数据效率低,容易死;

②算法有局限性,没办法做复杂的建模;

③图表类型限制,图表逻辑不明确;

④是第三方软件,和产品开发对接存在问题;

⑤数据清洗过程繁杂,除非用VBA,否则难以导出脚本。


而Python就是解决以上问要的比较好的选择,简单易学,三方库众多可以快速做数据清洗,也只支持脚本导出和功能封装,往后可以深入学习更多挖掘算法,方便对接产品部门,是提高工作效率的首选。python就好比你另一只“手”,只待你去写好一套逻辑控制他分析。


因为python有这么好的延展性,所以python数据分析工作后期转岗加薪的可操作性也比较好,按照个人意愿和技术可以往不同方向发展,薪资嘛当然也是越精越高的。

学妹:原来如此,听上去真不容易,我自学的这2个月,有点像无头苍蝇一样,大部分时间都花在excel的学习上了,之前还以为python只是做开发用的,总是想到哪学到哪……鹏哥你有没有什么python数据分析的教程推荐呢?


我:当然有,与其什么都沾个边,不如好好的做一次完整的数据分析学的多。如果你想学Python数据编程,我强烈建议你从一次“要动手、有目标、有答疑”的7天《Python数据分析师训练营》开始学习!


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