深夜，學妹說她想做Python數據分析師
大家好，我是大鵬，目前是一名數據分析師，
上周末晚上，我的學妹突然約我出來喝咖啡。想起學妹在學校就一直說想轉行，最近在網上搗鼓自學數據分析軟體有一小段時間了。我想她不是為了敘舊。
果然來到咖啡店，她一屁股坐下來，把手機遞給我，開口就問：
鵬哥，我的偶像，你以你資深的眼光幫我看看，這招聘要求都是什麼意思啊？
我看了一眼，回答到：這不是很正常的一份招聘需求么？哪裡看不懂？
學妹：
鵬哥，我是小白，最近自學數據分析，excel、R、
python、
SQL什麼的都有涉及，覺得自己好像學到很多，又好像什麼都不懂，想著邊學邊投簡歷試試。可我一打開招聘網站就懵了，感覺他們全都超綱了，鵬哥你告訴我，到底如何解讀招聘信息呢？
既然學妹開口，我當然要表現一番。為了表示我的細心，我決定發揮我靈魂畫手的特性，為她細細解讀：
首先我們先看看你的硬條件。這個公司有社招和校招，說明還比較缺人。你剛畢業沒多久，學歷也符合要求，硬條件是合格的。
他們招不招你的重點就在「你是否能承擔他們的工作」上了。
學妹頻繁點頭笑容，答到：
那太好了，鵬哥那你再幫我評估下這個崗位都是承擔什麼工作的。
身為靈魂畫手的我很快划出了重點：
一般針對數據分析師有兩點要求，招聘廣告都提到了：
第一是技術能力
，比如這篇招聘廣告中提到的EXCEL VBA/SQL/spss還有Python。
第二是業務能力
，就是發現問題和解決問題的能力，參與到產品的設計到銷售的整個流程，從數據中反饋出結論，從而連接業務和產品兩個部門的工作；
那麼我們來看看具體在業務中對應出現的工作內容：
這是一個互聯網產品公司。公司裡面，比如DBA或前後端工程師的員工，
大多隻管產品技術怎麼落地，不管業務上產品該如何發展。
而
產品經理、用戶運營甚至交互設計師，
他們的工作是從產品運營的反饋不斷設計和更新產品功能，以達到獲取更多新客，活躍老客，最終盈利的目的。
他們需要技術部門的數據反饋才好進一步做設計
。
而他們要招聘的這個數據分析師崗位，是用來連接這兩個部門工作的，即招聘寫到的第4點
「對數據挖掘分析，對業務部門提供數據支撐服務，使產品不斷優化」
。這樣的工作需要熟悉常見的指標，建立和優化指標體系並能做好指標落地，及我們常說的「出結論」。
學妹皺眉了：
技術
方面我是新手，怎麼破？
我已經自學突擊了幾個月的excel了，原來excel比我想像的強大多了。但這裡要求的好像還有其他的各種分析軟體，SQL我已經會基本的調用，用Python寫寫基本的爬蟲也沒問題，
但這裡要求的「精通」「熟練掌握」我不知道要什麼程度……我：咳咳，這裡的「精通」可以說是個玄學，招聘上可以寫是為了篩掉那些不會Python或者只了解一些基本語法就來投的人，所以...
最好不要自己加「精通」這兩個字，容易被面試官攻擊。
學妹:好的，我明白了鵬哥。我還有個困擾我很久的問題：
其實我認為excel挺強大的，大部分功能都可以以低成本的方式學習到，並不需要用Python，可視化方面也基本夠用，為什麼公司的招聘要求基本都寫了Python或者R的要求？
我：excel是非常強大，並且適合新手入門理解數據，不過後期有很大的缺陷，比如：
①當數據量較大時，excel處理數據效率低，容易死；
②演算法有局限性，沒辦法做複雜的建模；
③圖表類型限制，圖表邏輯不明確；
④是第三方軟體，和產品開發對接存在問題；
⑤數據清洗過程繁雜，除非用VBA,否則難以導出腳本。
而Python就是解決以上問要的比較好的選擇，簡單易學，三方庫眾多可以快速做數據清洗，也只支持腳本導出和功能封裝，往後可以深入學習更多挖掘演算法，方便對接產品部門，是提高工作效率的首選。
P
ython就好比你另一隻「手」，只待你去寫好一套邏輯控制他分析。
另外啊，Python數據分析工作後期轉崗加薪的可能性很高，你可以往不同方向發展，薪資嘛，當然也是越精越高的。
學妹：原來如此，聽上去真不容易，我自學的這2個月，有點像無頭蒼蠅一樣，大部分時間都花在excel的學習上了，之前還以為Python只是做開發用的，總是想到哪學到哪……
鵬哥你有沒有什麼Python數據分析的教程推薦呢？
我：當然有，與其什麼都沾個邊，不如好好的做一次完整的數據分析學的多。如果你想學Python數據編程，我強烈建議你從一次「要動手、有目標、有答疑」的7天
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