文科转到数据分析两年了
来自: 阿咩
从22年4月决定培训转行，到入职数据分析岗已经有两年多时间了，偶尔会在这里分享一点自己的转行和工作经历，希望可以帮到一些准备或者已经在转行的姐妹。
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👉🏻今天来讲讲我自己工作两年，对于数据分析岗的一些真实经验分享吧～
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1⃣、就业经验
其实也就是数据分析需要掌握到什么程度才能开始找工作？
这个问题其实需要根据具体职位具体分析，如果你是想先找一个初级数据分析师的工作，期待在工作中锻炼自己的能力，那么我的建议是——跟着心仪职位的职位要求进行有计划性的学习。
✍🏻一般初级数据分析师要求的技能有：
基于Excel的数据透视表、Vlookup函数及基础可视化、SQL、Python。当你对这些基础技能有一定程序的掌握后，就可以开始投递简历参加面试了。
在面试中，最重要的点并不是工具的掌握，你可以对SQL没那么熟悉，但是一定要明确你的逻辑，要取到这个数据，需要哪些步骤。工具只是你的逻辑的承载体。
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2⃣.实际工作与培训上课的区别
我看了许多和我一样培训入门的小伙伴们的项目分享，很多面对数据集提的问题都是很简单且无意义的，比如面对着销售数据会问哪一天销售额最高/最低？销售额的时间趋势？哪一家门店的销售额是最高的？诸如此类的业务描述性问题，其实在实际工作中并不是主要关心的问题，更多的是侧重在衡量业务决策的合理性及效果。
诸如以上的业务问题，都不是简单的看销售额就可以解决的，所以在自学的项目中尽量去将问题设计的更深入，也尽量使用复杂的数据集，维度越多也更好的探索出自己的见解。
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3⃣.在工作中持续的学习
初期的工作是繁琐的，你面对的可能是重复的体力活——取数，维护日常的报表等。最开始可能一切对于你来说都是挑战，但慢慢地你会习惯这种工作内容和工作方式，你的能力也来到了一个小瓶颈——日常工作中没有可学的。
这个时候你就要自己去寻找学习的方向，可以向有经验的同事了解他们手头上的项目是为了解决实际业务的什么问题？是通过什么样的逻辑来确保分析的合理性？自己也可以扩展自己的技能树，如数据可视化、数据仓库的概念与应用、机器学习等。不断磨炼自己的技能与数据敏锐度
#这一年你学到的新技能# #经验分享#
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