週末深夜，學妹說她想作Python數據分析師....

你們好，我是大鵬，目前是一名數據分析師，

上週末晚上，個人學妹忽然約我出來喝咖啡，我以爲這件事情不簡單，果真一到她就遞給我手機，開口就問：

鵬哥，你是個很厲害的數據分析師吧，快幫我看看這招聘要求都是什麼意思啊？

 

 

我看了一眼，回答到：這不是很正常的一份招聘需求麼？哪裏看不懂？

 

學妹：鵬哥，我最近自學數據分析，excel、R、Python、SQL什麼的都有涉及。想着投簡歷試試，可我一打開招聘網站就懵了，簡直超綱，連招聘信息都看不懂我還怎麼去應聘啊？

既然學妹開口，我固然要表現一番。爲了表示個人細心，我決定發揮我靈魂畫手的特性，爲她細細解讀：

首先看你的硬條件。

 

這個公司有社招和校招，說明還比較缺人。既能接受有經驗的人直接上崗，也能接受從新帶一個這方面有能力的新人。你剛畢業沒多久，學歷也符合要求，硬條件是合格的。他們招不招你的重點就在「你是否能承擔他們的工做」上了。

弄清崗位要求

 

通常針對數據分析師有兩點要求，招聘廣告都提到了：

第一是技術能力，好比這篇招聘廣告中提到的EXCEL VBA/SQL/spss還有Python。

第二是業務能力，就是發現問題和解決問題的能力，參與到產品的設計到銷售的整個流程，從數據中反饋出結論，從而鏈接業務和產品兩個部門的工做；

 

 

 

要招聘的這個工做崗位，是用來鏈接產品和業務兩個部門工做的，即招聘寫到的第4點「對數據挖掘分析，對業務部門提供數據支撐服務，使產品不斷優化」。

這樣的工做須要熟悉常見的指標，創建和優化指標體系並能作好指標落地，及咱們常說的「出結論」。

 

 

徹底不懂業務怎麼辦？

既然公司願意招應屆生，說明公司不會讓你單挑數據分析全部工做。通常來講，公司都有本身積累下來的數據指標，你要作的是先學好常見指標的含義用法，好比UV/PV/總訂單數量等等的指標。

技術上的「精通」和「熟練掌握」

學妹會excel、AQL會基本調用，也能用Python寫基本爬蟲，這樣算不算得上招聘需求上寫的「精通」？

 

這裏的「精通」能夠說是個玄學，招聘上能夠寫是爲了篩掉那些不會python或者只瞭解一些基本語法就來投的人，而你的簡歷若是不是自信到了解Python的各類優勢怎麼實現，最好不要本身加「精通」這兩個字，容易被面試官攻擊。

值得一提的是，面試時考官會問到的不只僅是方法，還有推導過程，甚至還會問一些實踐中的問題，而後讓你提出解決方案。

Excel挺強大，爲何招聘要求都要會Python或者R?

excel是很是強大，而且適合新手入門理解數據，不事後期有很大的缺陷，好比：

①當數據量較大時，excel處理數據效率低，容易死；

②算法有侷限性，沒辦法作複雜的建模；

③圖表類型限制，圖表邏輯不明確；

④是第三方軟件，和產品開發對接存在問題；

⑤數據清洗過程繁雜，除非用VBA,不然難以導出腳本。

而Python就比如你另外一隻「手」，只待你去寫好一套邏輯控制他分析。

Python能解決Excel的不足，且簡單易學，三方庫衆多能夠快速作數據清洗，也只支持腳本導出和功能封裝，日後能夠深刻學習更多挖掘算法，方便對接產品部門，是提升工做效率的首選。

Python的優勢

較高的延展性：

多職業選擇：

Python數據分析工做後期轉崗加薪的可操做性也比較好，按照我的意願和技術能夠往不一樣方向發展，薪資嘛固然也是越精越高的。

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