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为什么我劝90%的人不要转行数据分析?数据岗真没你想的那么香

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这几年,只要我身边有想转行,准备全职当数据分析师的朋友,我都会劝他们:不要因为数据分析被炒的火热,就一拍脑袋决定放弃现在的工作,从零开始学数据分析。数据分析其实和语言一样,本质上只是一种技能,必须同时擅长其他专业领域知识(比如你是财务、产品、人力,把自己专业领域知识+数据分析技能结合起来),才能够走得长远。

如果现在盲目进入数据分析领域,当数据分析师,只会是从一个坑爬上来,然后换个姿势再掉入另外一个坑...


为什么说不要再轻易转行数据分析?

首先,先让我们来全面拆解一下国内数据分析师的主要工作。


我把国内大部分业务方向数据分析师的工作内容进行了梳理,在图中你可以清楚看到,前四项工作是很多数据分析师会花大量时间去处理的,但坦白说含金量确实很低,可替代性很强,没有自己的核心竞争力,如果转行过来就是一成不变做这些工作,都不用说35岁危机了,可能30岁就会被更先进的软件工具取代。

举个例子,可能你原来是个运营,在自己原岗位上做的不错,但是脑袋一热,觉得运营没前途,想转行数据分析,找个培训班上完课后开始找工作,也的确让你找到了工作,结果工作后每天做的内容比你做运营时的工作内容还像个工具人,只能落个两难的局面。

作为过来人,老李我有什么建议?

先说结论:现在如果不是科班出身或对数据极其热爱,不建议做数据分析职位工作,但是可以用数据分析思维帮助自己的职位发展。

为什么给出这个结论?

因为其实可以看出,不管是在企业还是社会,数据的重要性已经愈发凸显出来。

政府推动大数据建设,企业加强数字化转型,在这种大势之下,数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了,包括销售、市场、运营、策划、产品等职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作,甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。


可以这么说,如果你在企业之中工作,你未来会开始越来越多的和数据打交道,这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。

举个例子,还是拿运营来说,更离不开数据了。大到做一个活动,预计初期、中期投入多少产出多少,小到一个营销话术,这些都需要数据的支持。同时也需要切分不同人群进行对照实验来决定。可以说,现在不会数据分析的运营人已经越来越少。

那我具体应该怎么做?

我的建议,分三步走:

  • 第一步:利用业余时间学习数据分析思维和工具;
  • 第二步:在工作中,刻意练习自己的数据思维,多使用数据分析工具,熟能生巧;
  • 第三步:让自己通过数据分析后的结论有价值地输出,让其真正辅助自己职业发展。

针对以上三点,老李展开来说下

1、利用业余时间学习数据分析思维和工具

首先,跟前文一样,千万不要贸然裸辞学习,要学会充分利用自己的业余时间,把数据分析当成是自己的一个必要技能来学习,这才能为自己日后的职业发展打下一个坚实的基础。

其次,现在网络上可以学习数据分析的资源太多了,不过学习资料这东西,在精不在多,只要找准1-2个你觉得不错的课程去学,坚持学下去,肯定会有所收获。

2、在工作中,刻意练习自己的数据思维,多使用数据分析工具,熟能生巧

数据思维不是你上了几节课,在头条知乎看了几篇自媒体文就能学会的,这需要你在日常工作和生活中不断进行刻意的练习,只有才能让自己拥有数据分析的意识。

至于工具,老李我始终认为思维和工具是相辅相成的,思维>工具,你所使用的工具是根据处理的量级以及你要达到的目的选择的,什么意思呢?也就是说如果你的工作中,遇到的数据量不那么大的话,就没必要去学Python和R这些,把Excel学精就不错了。等到之后处理数据的量级大了,再去学Python和FineBI这些数据分析工具来辅助。

3、让自己通过数据分析后的结论有价值地输出,能够真正辅助自己职业发展。

上面说了那么多,练了思维学了工具,要是最终没有输出有价值的结论都是白搭。这里我就不赘述了,想看的话,可以参考我以往的这篇文章。

写给数据小白:怎么让你的分析结论超出预期,不再是废纸一堆

最后

数据分析不仅是一种职业,更是当代职场人一种必备的技能,往大了说,人人都应该是数据分析师。说扎心点,在如今内卷严重的职场,不学点硬技能傍身,怎么体现出你的价值?

大家还想看哪些关于数据分析领域的文章,欢迎在评论区留言,一起交流

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