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大厂纷纷裁员,数据分析师的转型之路该怎么走?

2022-05-16 14:24 作者:爱数据分析社区  | 我要投稿



最近一段时间,互联网大厂们裁员的消息层出不穷。行业不景气的同时,很多想要转行数据分析师的小伙伴,想要进大厂的话可能会相对有些困难,所以今天我们立足实际,来小讲一下中小企业的数据分析师工作以及进阶指南。


相对国企以及 BAT 来说,中小型私企的数据分析师在公司中可能没有那么重要,所以一般做的事情会比较杂,比如:

  • 技术上:像 Java、Python、R 都比较熟练,觉得自身技术还可以,但实际上却没有真正落地过。

  • 研发埋点:比如字段格式、字段名、字段取值、打点日志、文档沉淀,这些也需要分析师日常去梳理,所以事情可能会比较多。

  • 口径和指标体系梳理:包括梳理口径和指标体系的圆满计算方法定义,还有产品的核心指标和一些业务性指标。

  • 报表统计:比如说所有报表的一些增加、修改。

  • 专题分析:偶尔会做一些专题分析,但是整体质量都不高,因为它整体偏单点分析,缺乏逻辑的连贯性及全面性。

  • 平台研发:有些企业的分析师可能还要参与平台研发,比如说做数仓、做底层数据清洗,甚至连大数据平台“友盟”类似平台的开发也要做。

  • ......

    总地来说,无论是横向还是纵向上,数据分析师跟救火员一样忙,有些分析师自己也知道当前做的事情好像对能力提升意义不大,所以可能会出现两种现象:


    第一种是在数据分析专业性上略显自卑,觉得自己当前做的事情很杂,所以就拼命地学习多充电,但是好像落不了地,学得快忘得快。


    第二种就是专业性上过于自信,因为很多东西都玩过,觉得自己什么都知道,然后想跳槽,但是发现不是特别容易但也不知道问题出在哪里。


    其实这两种现象都还好,至少说明你非常积极努力向上,只是当前没有遇到一个适合的 leader 或者说没有一个遇到适合的指路人,所以整体效果不好,那么究竟要怎么做呢?



    中小企业的数据分析师肯定要转型,这里转型不是说换一个行业,而是要有更宏伟的目标,要去 BAT 这样的大企业做数据分析,你一旦有了这个想法,看问题的角度就会不一样,那究竟如何转型?


    举个学员例子——陈同学画像

    • 学历:普通本科毕业。

    • 专业:数学或者其他理工科专业。

    • 目前岗位:就职于某中型企业(500 人)的数据分析师。

    • 日常工作:以写 SQL 提数为主,在公司的存在感不高,目前正在学习 Python。

    • 未来目标:学好 Python 后就换一份薪水高的工作,进一家更好的公司工作 。

    • 当前困惑:不知道这条路行不行,反正先学着,现在主流语言就是 Python,我也不能落下。

    爱数据给陈同学的转型分析如下:

    首先独角兽企业招人会看中两方面,第一会看学校是否是名校,专业是否对口,陈同学不具备。第二是工作经历,是否在行业内知名公司待过,有没有特别大的项目产出,陈同学也没有。但是没关系,那靠什么?靠“运气”。

    我对运气的理解是这样:陈同学要非常用心地准备几家中意公司的面试,最终总会有一家因为各种“机缘巧合”录取她,这里的“机缘巧合”是指一些独角兽企业招了很久一直没招到合适的,业务老大又急着要干活,刚好陈同学面试的时候表现很好进去了。我之所以这样说是因为有太多的学员是陈同学这种现状,最后进了独角兽企业。

    当你很用心地去做一件事的时候,所有的人都会去帮你,所以基于这个转型分析,陈同学是怎么准备的呢?一共分为四步。


    第一步:规划好自己,再评估准备


    数据分析师有三个发展方向。

    • 业务向:适合对事物感到好奇并深入研究,思维发散并且能收敛的同学,喜欢展示自我,逻辑思维较强 。

    • 研发向:适合写代码的同学,喜欢安静独处,计算机功底好,天生的程序员基因 。

    • 算法向:适合做研究的同学,数学功底好,因为很多时候要看各种国外论文。

    在爱数据进行职场诊断后,职场老师给了她几个方向,陈同学思考几天后,发现自己挺适合业务向。各位小伙伴在行动前不妨先规划一下,看看自己适合哪种方向。


    第二步:评估自身能力


    对于业务向数据分析师的考量标准有以下几种:

    • 产品理解能力:各种数据熟悉度、用户从哪里来,进来后做了什么,用户反馈最多问题是什么,竞品数据怎么样 。

    • 分析方法论:常见分析方法有哪些,A/B 测试,最大概率法则,二八定律,幸存者偏差理解怎么样。

    • 可视化能力:PPT 功底怎么样,专题报告逻辑性、金字塔原理、审美怎么样。

    • 演讲能力:表达能力、讲故事能力、形象化能力、大心脏能力怎么样。

    • 协作能力:跟产品、业务、研发沟通时的软技能、如何在团队中定义好自己位置并让其他人很舒服。

    • 逻辑思维:分析推导过程的全面性、合理性、价值性。

    • 技术:Excel 的常见操作、SQL 熟不熟练,R 能不能搭建模型并知道有哪些问题、Python 是否能很好地用上?

    • 项目经验

      陈同学按照以上标准评估后发现在可视化演讲、协作方面还可以,但是在产品理解、数据分析方法论上不太好,项目经验有所欠缺,所以要弥补这几个短板,这个就是优化自己。


      第三步:优化自己

      缺啥补啥!在这个阶段,班主任根据陈同学的情况为她制定了学习计划,跟着腾讯课堂·薪选认证的爱数据《数据分析就业实战班》的课程进行系统性的学习,从认知理论技能业务实战全方位掌握。


      数据分析理论应用

      • 理论认知——了解数据分析价值/能力要求/工作流程

      • 指标体系可视化——从0到1构建一份指标体系/tableau数据探索与可视化分析

      • 如何撰写一份商业数据分析报告


      (学员作业:一份价值百万的数据报告诞生记)


      3000+大厂真题题库

      有经验的数据分析师技能方面肯定是没问题的,但是不了解面试公司的业务,这是可以通过刷题去解决的。爱数据题库里有3000+大厂真题,帮你用刷题的方式拿到大厂offer。



      为帮助学员积累项目经验,提高项目实战能力。爱数据会根据学员的目标行业、公司,准备相应项目经验以及面试级别作品。


      不光包含数据分析理论的应用,还有10大行业实战分析、16个数据分析专题突破,思维到实战,能力全面、大幅度提升。


      (10大行业实战分析内容)



      (16个数据分析专题突破内容)


      第四步:寻找对象并实践


      在解决了自身短板后,就到了求职阶段。


      有经验的数据分析师在找工作时会发现,市面上的数据分析师招聘岗位繁多,JD更是五花八门,让人眼花缭乱。如果不精心筛选和准备,往往就会遇到很多问题。


      比如:

      • 拿不到有竞争力的薪资:不了解应聘公司的业务内容、组织架构,也不清楚应聘公司需要什么样的人才,对自己应聘的岗位对公司产生的价值不清晰,因而不会和HR谈薪,当然就拿不到对自己有利的薪资。

      • 无法精准选择赛道:这是爱数据学员中一个普遍性的问题,缺少职业规划。一份5年内的职业规划中要包括城市、行业、岗位、薪资等内容,如果这些没有调研透彻,就没有办法精准的选择赛道发展。

      • ......

      在这里,给大家分享一下爱数据资深数据职场专家、累计指导1700+学员成功入职的黄学老师在之前的直播分享中讲解的如何选择城市、行业、薪资等内容:

      https://www.bilibili.com/video/BV1Ja411e7Ja?spm_id_from=333.999.0.0


      再给大家看一下爱数据原创的【职业生涯三角模型】,职场导师会给学员科学规划职业生涯发展路径。


      黄学老师原创【职业生涯三角模型】


      除此之外,爱数据职场服务还包括:

      • 项目打磨

      • 简历修改

      • 模拟面试

      • 投递策略制定

      • 面试准备

      • 面试复盘

      • offer筛选、谈薪

      • 职后辅导


      (简历修改前)


      (简历修改后)


      为保证教学内容的实用性、支持学员顺利入职,拿到心仪的offer,爱数据进行了城市岗位调研,对互联网、电商、物流等6大热门行业持续调查研究,跟踪北京、上海、广州、深圳等一、二线城市岗位趋势变化,给学员进行1V1的职业生涯规划与简历投递策略





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