小白如何跨行做数据分析？

我发现，现在网上上但凡涉及数据分析的内容，营销文章占比太高了，这个流量变现的大时代，一个渴望在职业上谋求变化的求知者，在百度搜、在知乎搜，不是广告就是暗藏营销的软广。

求知者想要低成本便捷的获取答案仍然有些难。因此我花费了很多时间和精力，认真的产出这一篇内容，希望可以帮助到你。

截至目前，这篇文章是2.0版本了，因为我最近在做付费咨询，就是收别人钱，然后一对一回答更加个体的问题，通过付费咨询，我自己的认知也得到了升级，然后我就迫不及待的把升级应用到文章中

现在请拿出笔，针对下面4个问题，然后认真的思考，写下以下几个问题的答案，可以写在自己的本子上，当然我希望你自信一些，大胆的把答案放在评论区

• 网络媒体（抖音广告、公众号广告、等等）的营销广告
• 工作中和数据分析师存在一些交互
• 社交关系中获取的讯息
• 其他
• 反正职业规划很迷茫，听说还不错
• 听说挣得钱挺多
• 觉得有一些技术上的门槛，不容易被淘汰
• 工作体验好，不需要到处协调求人等等
• 其他

要看接下来的内容，希望你已经专门花时间认真完成了以上问题。出题不是逗你玩的，它的作用有两个：

• 我在回答付费咨询时，发现很多同学【转行】很冲动，很多是被那些培训机构刺激的，告诉你干这行能挣大钱，报了课一个月就能挣大几万，回答上面问题时，你可以更可观的考虑一下自己转行数据分析的深层原因
• 我承诺，有了深度思考再去看接下来的文字，会有更大收益

以上问题没有标准答案，因为不同公司、不同岗位数据分析做的事情差别很大，让你思考以上问题

但是会有一个特点，就是你越是通过营销广告了解这个职业的，你对这份工作的必然存在一些过分预期，其实数据分析工作本质上和运营比较接近的，而且多数公司必然是80%注意力是数据基础工作，其余20%是一些深度分析，过程必然没有想象的美好。

以下回答只针对【转行】这个背景！！！

如果是应届生，或者有数据工作经验的同学可以直接跳过，因为会耗费你的时间，且文章对你价值不大。

如果你恰好满足了转行（从现有工作转变为数据分析），并想通过一定程度的自我学习来完成转行，那么请你接下在一个安静的环境下【只字不差】的阅读；并在看完文章后执行起来，踏出你的第一步。如果你只是在地铁上简简单单看一遍，我打赌你吃完中午饭就忘的一干二净了。

最近几年数据分析的岗位确实比较火爆：

• 我带过的7名数据分析实习生，学历背景特别好，出国之后去学专门的BA（商业分析）的专业，学校都在QS前100，这个职业未来会很卷。
• 同时我也留意到，数据分析的广告真多，什么TMD三十天带你数据分析、你要悄悄学学python，然后惊艳所有人，利用高薪高这些话术一遍一遍的来刺激你。

说到这，也就是在看文章的你，我猜你大概率因为现有工作不开心，或者钱少，或者委屈，然后你从网络上了解到了数据分析，并且觉得它是一个你下一个希望从事的职业。看看右上角吧，这个问题被89万次浏览，就知道有很多人像你一样了。不要担心内卷，我笃定未来数据分析（数据分析本质上是一项工作能力）的需求量会更大，事实已经说明有大的量实体行业在做数据驱动的转型了。

因为我目前也担任一些组内招聘，所以我认真思考过，我想一个什么样的同学？我希望他具备哪些能力我才会推荐进入下一层的面试？另外我自己也是转行数据分析（产品经理-->数据分析）的实际案例，因此我相信我给出的五步战略是相对正确的。

具体实操必然存在各种细节，执行起来并不容易，但是我并不知道大家执行中遇到哪些问题，所以希望大家一起汇总一下，我会和我认识的20多位遍布北京各大互联网公司的朋友一起给大家解答。

转行做数据分析过程中，你遇到了哪些困难？21 关注 · 9 回答问题

在正式文章开始之前先补充一个概念：行业和职业的区别？

职业发展有【行业】和【职业】两个维度 

• 行业指的是：比如汽车行业、教育行业、保险行业、医疗行业等等 
• 职业指的是：在不同的行业里边，有着不同工作职能的分类。比如说行政、人力资源、技术研发、以及数据工作中的（数据仓库、大数据开发、数据产品经理、数据分析、商业分析）等等

有很多同学一心想要互联网，觉得只有互联网里才有数据驱动，这是错的。无论你现在在哪个行业，都是有数据分析存在的必要的，另外多数行业都有互联网大厂布局的，对互联网大厂了解的同学应该知道，现在大厂里的商业化这个部分，基本很多行业大厂都在布局（房产、装修、汽车），所以你也可以凭此进入互联网大厂。

回到问题本身：靠自学【转行】做数据分析，我相信你说的一定是职业上的转化，比如从销售转为数据分析、从客服转为数据分析，而不是从房地产转为汽车行业。如果你的需求是换一个赛道，那么这篇文章同样不适合你。

即换行业又换职业的，竞争人数很多，难度很大，通过率很低。

所以第一步就是，你要坚定的认为，现在的行业内，从【非数据分析岗位】转为【数据分析岗位】。你要是坚持换行业赛道，那就只能用勤劳来弥补了。

本节的核心：不要跨行业，而是尽可能在现有行业转变职业。

第二步：掌握最基础的数据处理技能

必须得学一下Excel一些基本函数，到这里，我甚至希望你别再往下看了，立马拿出你的电脑，用一下午时间，把下面所有的函数在Excel里操作一边，并理解他的标题（文本清洗、关联匹配、逻辑运算、计算统计、高级统计函数）的含义，如果不会就把函数名复制进百度里查。

等操作完了，再重点关注一下数据透视表这个功能，在多体会几遍vlookup这个函数的过程，因为到时候简历上也要写你会【数据透视表+vlookup】；

别听那些营销卖课的，很多一上来说让你学SQL、Python等一下脚本语言，那都是扯淡，学了也没有数据库权限，也没地方用，过个十几天就忘了。另外数据分析真的是【分析】为重，掌握了SQL、Python只会让让你的速度变快。后期用到再补充这方面知识吧。

这里我提醒一下你，如果你连上面Excel还没操作，我建议你别再看了，即使你把这个问题所有回答看完也没用，知易行难，如果吸收到了知识不去实践有什么意义呐？而多数人都是这样

你肯定想，作者我去你妈的，现在就让我开始找工作。其实我是让你先改一改简历，根据一些靠谱的岗位，按照JD中提到的要求去改简历，然后你就会发现只要是稍微好点的公司，投出去基本都会石沉大海，好不容易有一个，仔细一看是TM培训班喊你过去上课。

第三步：迭代你的简历

为什么有第三步，因为你只有投过了这一次简历，才算把【转行】认真起来，要不然过两天觉得现在工作还不错，然后再过几天又fuck起现在的工作了。同时你还会明白，求职者数量咋一直都是大于岗位数量，尤其是数据分析，你的简历和有着三年工作经验的海龟相比弱爆了。

以我的面试别人的经历，面试者要具备以下条件：

• 对目前行业了解（甚至最好是竞品公司的工作经历）
• 有真实的+企业工作下的+完整的+数据分析项目

现在你知道缺的是：【可以拿的出手的数据项目】了，这个时候你工作就会变得积极，之所以积极是因为，现在的工作的一部分是为了你自己丰富简历（而不是单纯的劳务态度），当业务出现问题，你会变得非常好奇，你要拿数据验证，你会思考通过什么方法提高你自己目前的工作指标，如果这个过程有结果，那就整理一下更新到你的简历里。

如果你确实在现有工作上没有机会接触数据，也是有办法的。请模仿我的这篇文章，根据自己行业搞点数据相关的东西，你可以完全按照我这篇文章的模版，但原创性强一些，面试说是竟品分析，也很能打动面试官。

数据分析报告_以Airbnb为案例861 赞同 · 33 评论文章

顺便提醒：我面试别人时，发现有一部分人的简历上，是泰坦尼克生存预测，莺尾花什么什么的，表面上还带点数据挖掘，略显牛逼，但是单纯从找数分工作而言，没多大用，培训班的色彩浓厚，作用适得其反。

第四步：正式找工作

其实在第三步你已经开始找工作了，说句大实话，好工作不好找，尤其是细分到某个行业内的数据分析，岗位都饱和了，一线城市还好一些就业岗位多。实在不行，把要求放低，薪资待遇降低等等，因为放低要求其实是反向提升自己的竞争力。

找工作时把自己找工作的数据也统计一下，你就是干这个的，看一下这几个指标：简历曝光量、简历通过率、一面通过率、二面通过率、三面通过率；看那个漏斗转化率低，再对症下药，实在想不出优化的办法，把问题打在评论区里。

如果你是只字不差的阅读完整篇文章的，那么恭喜你，我认为你可以成功，对比一下下面的步骤：

如果你连第二步的操作还没完成，就去完成它，否则你看再多的文章都没用，知易行难，多数人都是行动的矮子！