回望从call center客服转行数据分析这几年，上了无数网课自学了alteryx，sql，powerbi，ADF，snowflake（基础），python（基础）…总结了几个数据分析网课上学不到的技能。
特别是想转行数据分析或者刚入行的宝子们，建议先收藏后看，全是掏心窝子的肺腑之言
1⃣️数据分析这条路，学无止境。转数分的第一天，我就对自己说“数分的尽头是IT”。工具在变、平台在变、方法在变…只要你身处数据分析这个领域一天，就时刻需要保持学习。
2⃣️Soft skills甚至比tech skill更重要。在我过往的经验里，一多半的时间都集中在几件事：Stakeholder的需求是什么？要解决什么问题？如何把业务的语言转成技术方案再用业务的语言呈现你的报告和insights。不做只会跑数儿的工具人儿，要做懂倾听又会沟通的influencer。
3⃣️“Dirty work”才是数据分析工作的重头戏。再高大上、炫酷的分析报告和dashbaord也要建立在干净、完整、准确、一致、整合的数据之上。真实世界是一个表里的重复字段、数据库连不上、同一个流程却有多重数据源…等等。Data Discovery和Data Cleansing依然是最耗时间、最考验基本功的环节。
4⃣️做数据分析师远不只是带着耳机安安静静专注写代码。职位越高，对沟通和协调能力的要求就越高，因为更多的时间需要自己lead项目确定scope、参加跨部门会议来对齐项目细节。
5⃣️数据分析的核心价值是：把复杂的数据变成简单清晰的洞察。我们的工作不仅仅是出报表和报告，而是要提供清晰、易懂同时可以指导业务的行动的insights。越简单易懂，stakeholder可以越快做出决策。
?归根结底，真实的数据分析工作，可能跟想象中并不一样，数据来源混杂、需求模糊清、项目做到一半忽然更该需求…网课作业完成的作品集都是完美干净的数据，而在数据分析求职过程更需要你展示出搞定混乱和不确定性的能力和经验，而这些都需要通过不断的项目实践来习得。
#数据分析师 #数据分析 #转行数据分析师 #职场干货 #职场经验 #新西兰 #奥克兰 #海外求职
特别是想转行数据分析或者刚入行的宝子们，建议先收藏后看，全是掏心窝子的肺腑之言
1⃣️数据分析这条路，学无止境。转数分的第一天，我就对自己说“数分的尽头是IT”。工具在变、平台在变、方法在变…只要你身处数据分析这个领域一天，就时刻需要保持学习。
2⃣️Soft skills甚至比tech skill更重要。在我过往的经验里，一多半的时间都集中在几件事：Stakeholder的需求是什么？要解决什么问题？如何把业务的语言转成技术方案再用业务的语言呈现你的报告和insights。不做只会跑数儿的工具人儿，要做懂倾听又会沟通的influencer。
3⃣️“Dirty work”才是数据分析工作的重头戏。再高大上、炫酷的分析报告和dashbaord也要建立在干净、完整、准确、一致、整合的数据之上。真实世界是一个表里的重复字段、数据库连不上、同一个流程却有多重数据源…等等。Data Discovery和Data Cleansing依然是最耗时间、最考验基本功的环节。
4⃣️做数据分析师远不只是带着耳机安安静静专注写代码。职位越高，对沟通和协调能力的要求就越高，因为更多的时间需要自己lead项目确定scope、参加跨部门会议来对齐项目细节。
5⃣️数据分析的核心价值是：把复杂的数据变成简单清晰的洞察。我们的工作不仅仅是出报表和报告，而是要提供清晰、易懂同时可以指导业务的行动的insights。越简单易懂，stakeholder可以越快做出决策。
?归根结底，真实的数据分析工作，可能跟想象中并不一样，数据来源混杂、需求模糊清、项目做到一半忽然更该需求…网课作业完成的作品集都是完美干净的数据，而在数据分析求职过程更需要你展示出搞定混乱和不确定性的能力和经验，而这些都需要通过不断的项目实践来习得。
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