1400位同学的数据分析入坑问答：全搁这儿了

数据民工来取经儿

导读

本篇主题: 微信咨询数据分析问题的整理
阅读对象: 想入坑数分的小白
文章字数: 3k+
阅读时长: 三站地铁

为什么要写本篇文章，因为加微信的接近1.4k,而我还是我，一个人，但大家的问题很多是重复的，我选了常见问题，整理到这篇文章。

数据分析FAQ

知易行难，建议还是了解下，实际厂里是怎么数据赋能业务的。扔一个数分训练营，了解数据分析如何赋能业务，高手绕行，小白查收~

1.毕业想应聘数分岗如何准备？

来咨询的同学，专业各异：应用数学，计算机，会计，经济学，信息管理，日语，英语，汽车，自动化等。

学校的优势是，时间充沛，但是往往大家是在马上毕业或者面临秋招的时候，才意识到自己想从事数分岗位，这不是为难自己么。

我这里分两类同学来回答，从打算入坑数分到毕业秋招时长分类。

第一类同学，离毕业秋招还有3月+

恭喜你，至少你比其他同学提早一步明确未来1-3年的方向，在时间维度上你已经占优势。

学习数分基础，到北上广深，找相关实习，互联网企业，18线小厂也没关系，关键要有份实习经历。好处多多，想不通来问我！
不方便实习，在学校踏踏实实夯实基础，网上教程丰富，多练习，最好沉淀出一些小项目或参加一些小比赛，并能把项目真正理解讲清楚。

第二类同学，离毕业秋招小于3个月

大部分同学都是临近找工作才明确未来入坑的方向，毕竟大学玩的太high了。怎么办？一般公司对实习时间有要求，最少3个月，现在找实习，有点来不及，除非找能留下来转正的实习。这时候，周围同学都在奔波于各大公司校园招聘宣讲会，这时候直接应聘数分，估计简历都很难过，供需决定，容易理解。

如果，以后还是希望入数分，建议:

互联网企业其他业务相关岗位: 运营，产品，新媒体
大公司如果真的没机会，小公司也不要太排斥，有个平台很重要
周末，n小时充电时间，养成习惯，n>=2
到一二线城市去，就那10个左右城市，你猜猜是哪些？

参考文章:

2.裸辞转行学习数分有建议麽？

首先，真的不建议裸辞。尤其是作为小白+转行业裸辞，成本很大。

但是，每个人都有每个人不同的苦水，民工深表理解。咨询的同学里，真的不少是已经裸辞的，那肯定是已经到达自己忍耐的上限。这些同学，很焦虑，我想帮助，但也只能从方向上或学习资源给点小支持。

调整好心态，降低焦虑感，因为焦虑造成更低效
明确方向，制定可实现的学习目标，严格执行
做好跨城市找工作的准备，当然看个人
做好曲线就业的准备，可以从其他相关岗位切入
做好降低薪资水平的准备
做好未来1年，新公司采坑的准备
做好长期没有工作的准备，比如6月+
做好回传统行业准备，互联网也并没有那么美丽，传统行业也不一定没有机会，尤其对于有家庭或即将有家庭的同学

3.那种行业合适数分小白入行？

公司类型

如果能选，一定要选互联网公司，这里不是对传统企业的互联网业务有偏见。而是大部分情况下，企业文化和基因，影响是从上到下的，直接决定到做的事，决定你的时间投资回报率。

业务类型

不同公司，业务差别极大，对数据依赖程度不同。

第一，公司主要产品或服务是什么？会生产哪些数据？数据量和维度？

第二，公司收入主要来源是什么？数据策略会直接影响收入吗？

优先选择To C的业务:

类型推荐指数原因电商5星不解释短视频5星推荐策略，功能改善社交4-5星功能，用户行为工具类3-4星功能改善在线教育3-4星依赖课程，题库，老师游戏3星更偏重设计，创意金融(非大平台)3星线下依赖度高，数据量较小

以上不考虑公司规模，仅从业务上考虑。

4.数据分析师常用那些工具？

5.网上学习资料很多，应该怎么选择？

21世纪，信息检索能力，太重要了，重要到会影响你收入，你相信麽？

短时间获取高质量学习资料:

知乎，搜索关键词，看精华部分。
GitHub，搜索关键词，看给星的数量。
能用google搜索，一定不要某度，相信我。
微信搜索，微信对内容质量的把控严，看阅读量和在看量
天池或kaggle论坛，会有很多同学分享数据项目

参考文章:

6.sql学到什么程度就可以了？

注意，对于数据分析师，95%以上只学会Select语句即可。对于insert，alter等，用到时现查询即可。

熟练基本语法
常用聚合函数
join操作熟练，并了解笛卡尔积
清楚SQL执行顺序
熟练嵌套查询

达到上面要求，可以理解get到了50%，能干活了，但SQL要精通，还是需要再工作和数据处理场景中提升，相信我。

如何检验SQL能力达到50%？

参考文章: 数据民工来取经儿：数据小白竟然用牛客网刷SQL题?

最高效的学习，一定是先站在别人的经验上快速了解，扔一个初级入门数分训练营，1分钱，节省踩坑大量的时间，快速了解数据分析如何赋能业务，高手绕行，小白查收~

经哥自己写教程，最大的特点就是实用，够用就行，不多浪费大家学习那些无用的长尾功能。

所以，针对不同知识背景的同学，输入不同的学习目标。

我根据大家对数据相关工具的掌握程度，将学SQL的同学划分为三类。

其中，数据相关工具包括: Excel、SQL、Shell、Python等

第一类群体: 数据小白

我定义的数据小白，是这样的:

Excel: 基本功能会用，对数据有点概念，比如:
能对某列进行排序、筛选
能对某列求和、求平均值
知道透视表，但不熟，比如:
会选中表格内容生成透视表
不懂行、列、值如何拖拽满足统计要求
SQL\Shell\Python: 完全没接触过
学习目标: 能看的懂SQL，并能简单使用SQL统计数据

我希望小白同学，学习课程的下面模块:

第一部分: SQL的应用场景
考核目标一: 什么是SQL？
考核目标二: SQL能干哪些事儿？
考核目标三: 互联网最常用数据库，说两种。
第二部分: SQL的基础语法
考核目标一: 用SQL来实现Excel的基础功能: 排序、筛选、去重
考核目标二: 用SQL来实现Excel的汇聚功能: 求和、求平均、求最大/最小值
考核目标三: 给出一个复杂SQL脚本模板，并能简单修改完成统计

第二类群体: 表哥表姐

我定义的表哥表姐:

每天用Excel完成各种统计分析，对Excel下面数据功能极精通
基础功能: 列排序、筛选、去重、求和、求平均
高级功能: 透视表行列值汇总、占比汇总、过滤、排序
常用函数:
数值函数: SUM\AVG\MAX\MIN\FLOOR\COUNT
逻辑函数: IF\IFERROR
字符函数: LEFT\RIGHT\MID\CONCATENATE\VALUE
时间函数: YEAR\MONTH\DAY\DATE
高级函数: VLOOKUP
SQL: 了解过，知道是干啥用的，甚至搜过相关文章，因为没数据库环境，一直没动手练过
Shell\Python: 完全没接触过，以后也不准备投入时间学习
学习SQL目的: 以Excel+业务为主，SQL作为辅助工具，希望能从数据库提取和统计数据，然后导入Excel继续做表格

我希望表哥表姐，重点学习下面模块, 考核深度增加:

第二部分: SQL的基础语法(新增考核点已标黄)
考核目标一: 用SQL来实现Excel的基础功能: 排序、筛选、去重
考核目标二: 用SQL来实现Excel的汇聚功能: 求和、求平均、求最大/最小值
考核目标三: 给出一个复杂SQL脚本模板，并能简单修改完成统计
考核目标四: 举例常见错误写法，可根据运行错误提示，能找到原因并修改
第三部分: SQL的多表关联
考核目标一: 理解表关联的背景知识点，笛卡尔积，并举例说明
考核目标二: 理解left join/right join/full区别
考核目标三: 独自完成两表关联查询的测试题

第三类群体: 准数据民工

我定义的准数据民工:

希望做数据工作，还没有实战经历，正在摸索搭建数据环境，学习数据的工具和语言。
SQL已完成一定基础语法学习
SQL/Shell/Python都刚刚开始接触学习
Excel用的不太多，不太熟悉
只会基础排序、筛选的使用，透视和高级函数很少
缺少业务场景的数据需求，不知道工具怎么服务于业务分析
学习目标: 了解SQL高级且常用的场景，学会拆解业务需求为SQL脚本

我希望准数据民工，重点学习下面模块:

第二部分: SQL的基础语法
跳转到第二部分测试题目部分，如果能轻松作答，则可以跳过基础语法阶段
第三部分: SQL的多表关联(加深考核点已标黄)
考核目标一: 理解表关联的背景知识点，笛卡尔积，并举例说明
考核目标二: 理解left join/right join/full区别
考核目标三: 能独立完成三张甚至更多表的关联查询
第四部分: 高级函数用法
考核目标一: 日期转换、加减测试题
考核目标二: hive sql分组排序函数row_number
考核目标三: hive sql字符串聚合函数concat_ws\group_concat
考核目标四: hive sql的json格式解析
第五部分: 如何将业务需求拆解为SQL脚本
考核目标一: 需求沟通，明确数据需求是否合理，是否能做
考核目标二: 将需求拆解到业务表中，并列出待统计的数据指标

7.应该学习R还是Python？

都可以，但是Python生态更强大，第三方包极丰富，可做的事情不仅仅局限于数据分析和挖掘。

R语言主要应用于数据统计领域，统计学同学会比较熟悉，我知道人大统计学院R语言牛人很多，每年都会举行一次R语言会议。

对了，我自己不懂R。

8.转行小白是否建议参加培训？

分情况。

case 
when u in ('自学能力强','自制力强') then '自学'
when u in ('基础差','解决能力弱','自我驱动弱') then '培训' 
end

注意，培训可能只是解决了你一部分需求，比如，资料你不用搜集了，数据和练习环境别人提供了，遇到问题你有人问了。但，不是培训完就一定能找到满意工作，最终还是要看自己，即使再好的培训课程，还是需要最后能落到自己脑子里才行。

9.数据分析行业有考证有用么?

99%公司招聘数据分析师岗位，不要求提供什么xx证书，剩下的1%，我不知道，如果你知道，请一定告诉我。

10.取经儿是否有培训课程？

没有，只是写点文章

我不想挣钱吗？这问题简直是在侮辱我不给孩子买奶粉。

我没有课程，只有一个原因，懒。

等着被拍醒。

11.数据分析对年龄有要求吗？

年龄只是一个数字，但本质上，是竞争力的问题，年龄是影响人竞争力的一个重要参数。

我们粗略认为，人的市场竞争力 = 能力 * 精力 = 能力 * function(年龄)

随着人年龄增长，人对薪水需求也在增长，但当竞争力低于自己的薪水增长时，那就会match不到岗位。

12.自学或培训完，简历石沉大海，焦虑

客观上: 今年大环境不好，就业行情一般，坑少人多，竞争激烈

主观上：简历竞争力 = 技术能力 + 实习经历 + 项目经验 + 简历表达力 + 城市选择 + 公司岗位竞争度

自己match下原因，该充电的充电，该争取的争取，该舍弃的舍弃。

13.辛苦提数，变成产品邀功的半页PPT？

互联网各个岗位职责不太一样。业务是公司最重要的，业务好，用户留存高，之后才有其他。所有岗位都围绕业务展开，都有自己的价值。

其实，每个岗位都有类似的疑问。

研发: 我非半天劲实现的接口，PM提都没提？
PM: 为了研发哥哥上线一个功能，我都跪下了...
测试: 每天这么多重复操作，这么多bug，我要疯了
运营: 我想出来的活动方案，要求很多同学才能完成，研发，PM，测试，数据..
运维: 我更苦逼，线上这些服务，我们轮班要盯着，有问题随时上报。对了，我还负责给大家开权限，收权限，无聊哦

对于数据分析师，提数支持业务，是常有的事情，业务需要在数据上验证效果。我们也在服务产品运营过程中，对业务也更加了解，如果没有业务的需求，数据分析缺乏真正了解业务的入口。

一直提数，没有其他，就该想想是不公司或自己有哪里不对了。

所以，提数的工作量最好控制在一定比例。分出部分精力做深度业务分析，尝试价值挖掘。

数据分析师只有跟产品和运营搭配起来，才能真正落地。另外，多跟产品和运营聊天和沟通，不同同学思维和考虑方式很不一样。

最后，业务了解的基础上，可以从数据上挖掘更多有用且业务也觉得好落地执行的优化或改善，这就是价值。

感慨

之前做过一个MBTI职业测试，我最match的职业竟然是，人力资源和事业发展顾问，实际上我是常住回龙观的数据搬运工。

关于经哥

帝都北五环外，码农集聚村，回龙观的一位数据老民工，欢迎加v唠嗑、吐槽

强大自我，拒绝躺平，持续学习，长期主义。

职业咨询

只回复付费咨询的同学，相信经哥，这是最高效的沟通方式，欢迎有付费认知的同学来撩。

可以选择知乎付费咨询，也可以加我微信私聊。

建议后者，原因是可以围观老民工朋友圈，日常所思所想。

经哥数据课程

如果你想节省学习成本，对数据分析感兴趣，下面则需而取：

人走赞留，江湖再见，蟹蟹！