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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