「杂谈」学管理的我，如何入行的数据分析

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阅读建议：本文相对基础，适合准备/刚刚从事数据分析的同学，以及会用到数据分析的产品/运营/研发等同学。对于资深的数分大佬，可以回味一下刚刚入职时候的感受。

自我介绍

HELLO，各位小可爱！

写了几篇文章，才想起还没有好好介绍自己。大家好，我叫小火龙，之所以起这个名字作为公众号名，是因为从小就很喜欢看宠物小精灵，小火龙是我最喜欢的一只，也是 GB口袋怪兽-红 获得的第一只，希望自己归来仍是少年。

工作8年半，目前是腾讯数据分析专家。擅长全链路数据分析，从埋点设计→数仓建设→指标体系→异动分析→产品分析→用户增长→数据模型→BI等方向，均有所涉及。

开始做公众号，也是希望能将这些年的心得体会落地，分享给目前从事或者准备从事数据分析的同学，希望能帮助你少走些弯路，因为我自己走过

。

我会持续输出原创优质文章，如果对你能有些许帮助，就来关注我吧

。

本期主要想和大家分享一下，我是如何入门的数据分析，以及给即将入门数据分析的你的一点建议~~

01

我是如何入门的数据分析？

我大学专业是管理学，和这个行业八竿子打不着，当时毕业时就在思考两个问题，一是哪个行业做着不至于很烦？二是哪个行业相对比较赚钱？说白了就是「爱好」+「顺势而为」。当时通过层层筛选，最终选择了数据分析。

虽然选择了这个行业，但刚刚入行，由于基础技能的不熟练以及对业务理解的不透彻，陷入了一段时间的阵痛期。目前回过头来看，应该是一段很宝贵的财富，所以想把自己的心得分享出来，对于准备从事这个行业或者需要应用到数据分析的产品、运营、研发同学来说，相信会有一些帮助。

02

你适合做数据分析吗？

对于准备从事数据分析的同学，可以先思考一下这个行业适不适合自己。因为数据分析可能并不像大家想象中的那么高大上，举个栗子：日常工作中，经常遇到由于底层埋点错误导致的数据不准确，花费大量的时间进行问题的排查；也会遇到某天指标发生异动，找不到原因的焦虑。时间久了，有时还会感觉自己就是个SQL boy/girl（俗称工具人）。

在这种环境中，有两个特性可以帮助你更好的适应，一是「细心」，数据分析日常的产出，基本都是给老板汇报的数据，由于代码写错或者手误导致的数据错误，都会对业务决策产生直接的影响；二是「好奇心」，这里的好奇心是指对事物刨根问底的精神，因为在工作中，遇到的问题经常是环环相扣的，问题的本质要不断的深挖，类似“套娃”。

03

初识数据分析要怎么做呢？

如果你觉得你具备以上两个特性，那么接下来要详细了解一下这个行业到底做的是什么？这个可以通过「研究招聘信息」+「看书学习」的方式来获取。前者就不多说了，后者小火龙后面会单独做一期针对不同阶段同学适宜看的书籍。这里先推荐两本我在入行之前看过的两本书《谁说菜鸟不会数据分析》系列和《深入浅出数据分析》。这两本都是相对比较基础的，通过一些有趣的案例，向你讲述数据分析的基础知识以及该如何上手，通俗易懂、老少皆宜。

同时也附上入行前期我看过的一些纸质书籍。

04

数据分析入行需要哪些基础技能？

俗话说“工欲善其事，必先利其器”，当你熟知数据分析要做些什么之后，一定希望了解用哪些工具来做。以下这些基础技能算是一个敲门砖：

• 数据获取工具：SQL（从数据库里取出需要分析的数据）
• 数据处理工具：excel（各行业yyds工具）
• 数据分析工具：python/R/SPSS/EVIEW（优先推荐python，处理方向更广、兼容性更强）
• 数据汇报工具：ppt（各行业yyds工具）
• 数据展示工具：tableau、神测数据（了解即可，各公司基本都有对应的BI工具）

学习这些基础技能，一方面可以直接看书；另一方面如果你已经入职，可以多看看别人的代码是怎么写的，久而久之自己也就熟练了。

这里就不多介绍各种工具的用法了，后面的文章会写一些这些工具的应用技巧，希望可以帮你提升日常工作效率。

05

需要理解业务，多看研报

当你已经对数据分析有了初步的认知，并且可以相对熟练地应用基础分析工具之后，那就可以从工作中找找感觉了。

最开始工作的时候，我们往往会聚焦在数据及技能的本身，类似算法同学聚焦模型准召。当业务方提给我们一个数据需求，我们将数据获取，进行加工，然后输出给业务方。这个时候，数据对业务的价值，基本还是靠业务方自己从数据中挖掘出来，往往数据分析同学就会慢慢沦落为取数的工具人角色。

为了改变这样的状态，数据同学就需要更深入的走入业务当中，先理解业务，再分析业务。

在拿到数据分析需求的时候：多问几句 “为什么要这个数据？”、“这个数据对产品的改动是否有增益？”。

在提供数据的时候：也多问自己几句 “这个数据是不是足以支撑得出对应的结论？”、“这个结论对产品改动是否有意义？”

另外，除了日常工作之外，还可以在业余时间看一些相关行业的数据研报，类似：QuestMobile、TalkingData等，可以帮助你提高对数据的sense。

06

我要怎么找工作？

当我们已经身披铠甲，准备大干一番的时候，可能会遇到一个问题，该如何找到数据分析的职位，刚毕业的同学一般还好，各个公司都会有校招；但对于转行的同学来说，已经错过了校招，并且很多职位最低工作年限要求，都是1-3年，这对于半路转行的同学是非常不友好的。

这里给半路转行同学的一个建议，在没办法一步到位的时候，可以先考虑一些「小而美的公司」，或者是「大公司的偏数据岗位」，先帮助你进入到这个行业，在逐步往自己期待的公司+岗位走去。

07

持续学习的能力

最后，做这个行业需要不断持续的学习能力，所谓「机器学习」，机器都在学习，更‍‍‍‍何况是我们。

在工作中，多学多看多思考，慢慢将别人的知识转化成自己的，形成一套属于自己的「知识图谱」，是非常重要的。

以上就是本期的内容分享，如果觉得对你有一点点帮助，欢迎「关注」「点赞」「分享」哦~~

END

【作者简介】互联网大厂数据分析专家，本系列「杂谈」类文章，会和大家分享一些数据分析入门的经验，希望可以帮你少走弯路，同时也渴望和大家在此沟通探讨。