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用10000小时学会Python,你也不会数据分析!

中国统计网 • 1 周前 • 34 次点击  


标题其实不够严谨,应该是用10000小时,学会了Python、Excel、SQL等数据分析必备工具,你也不会数据分析!

 

01

有三个故事和大家分享


(1)最近某线上汽车平台要搬家,一个数据分析师有跳槽打算,于是我们就攀谈了起来,总结起来就是:

①不爽:自己研究出来的数据结论,没有很好的应用到业务;

②既然这样:我在想要不要转算法,现在算法工程师需求这么大,工作应该好找。

 

(2)和一位教育公司的业务主管沟通,她工作15年经验,目前在一家教育公司主管公司运营招生方面的工作,主要和我讨论接下职业生涯的规划,现实情况是这样的:

①36岁

②年薪11万

③坐标北京

④精通Excel,熟练SPSS

⑤三份工作经历,前两份2年左右结束,最近一份10年

 

(3)一位韩国留学生,做的是用户行为研究,是我的学员,我帮她找到了某知名新媒体领域公司的数据分析的工作,过程有些坎坷,我们遇到这些坎:

①工作经验问题:如何弥补?

②逻辑思考能力如何解决?

③在国外沟通的状态,如何修正?

④公司主管期望上来就能干活,但是为什么公司对应届毕业生的期望都是那么的大

 

第一个故事是觉得数据分析技能没有得到很好的应用,第二个懂数据,对数据有敏感度,但是能力有限,第三个有技术,有能力,但是没有很好的逻辑表达。这个三个故事说明,数据分析不单单是学会工具那么简单,还需要有逻辑分析的能力,重度学习业务,更需要证明自己的状态,就是能让所分析的结果带来价值,证明自己,才有继续生长的动力。

 

02

剖析数据分析师知识结构


我之前做过这么一个模型,也是方便我来判断,不同小伙伴的能力,才能更好的推荐工作岗位以及提供学习建议。模型是这样的:

图1:个人职场能力三角矩阵

 

我认为三角是最稳定的,最里面的三角是个人的基本信息,这个图已经假定个人所在的城市和行业是固定的,然后用这个图来进行判断。

 

我来解释下这张图:

掌握职场技能必备的是:业务能力、技术工具、理论基础,这三方面技能构成你能完成工作基本技能,但是如果你要是想顺利的工作,业务必须通透,技术必须过硬,理论必须夯实之外,你还要更多的沟通能力;

②如果你理论不错,还懂技术,说明本职专业是学这个的;

③如果你技术很好,业务技能懂,说明你是在一线工作,懂业务,有技术,但是理论不足;

④如果你理论夯实,还懂业务,但是技术一般,说明你在这个行业,懂,但是技术一般,可能是管理的职位。

决定的发展,业务、技术、理论,其实是有你专业、工作经验、行业层级有关,他们是你一开始的选择,和你经历有很大关系,但是觉得一个人的发展是依靠主观能动性、逻辑思维能力以及沟通表达能力组合的,是综合的因素,考量一个人的格局和未来和选择有很大关系,但是这些选择又是由什么所有决定的呢?你本身。


03

成为数据分析师的关键


所以学习数据分析,你苦学了10000小时技能,你觉得你可以入职数据分析师,但是在应聘的时候遇见了挫折,觉得自己是不是努力错了。其实,不是,是你对这个职业不够了解,除非是基础类技能从业者,只是机械的工作,真实的数据分析师是不仅仅需要对于工具的熟练,还需要掌握统计学知识、逻辑思维方法,懂得用方法拆分分析框架,深度理解业务等等。

 

10000小时的学习让你掌握工具,但是用好这个工具才是关键,数据分析如何学习才能跳槽/转行成功?



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