知識星球大家好，我是大鵬，目前是一名資料分析師，
上週末晚上，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資料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麼？哪裡看不懂？
學妹：鵬哥，我是小白，最近自學資料分析，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。可我一開啟招聘網站就懵了，感覺他們全都超綱了，鵬哥你告訴我，到底如何解讀招聘資訊呢？
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劃出了重點：
一般針對資料分析師有兩點要求，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，從資料中反饋出結論，從而連線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：
這是一個網際網路產品公司。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、使用者運營甚至互動設計師，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資料反饋才好進一步做設計。
而他們要招聘的這個資料分析師崗位，是用來連線這兩個部門工作的，即招聘寫到的第4點“對資料挖掘分析，對業務部門提供資料支撐服務，使產品不斷最佳化”。這樣的工作需要熟悉常見的指標，建立和最佳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比我想象的強大多了。但這裡要求的好像還有其他的各種分析軟體，SQL我已經會基本的呼叫，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或者只瞭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，視覺化方面也基本夠用，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資料，不過後期有很大的缺陷，比如：
①當資料量較大時，excel處理資料效率低，容易死；
②演演算法有侷限性，沒辦法做複雜的建模；
③圖表型別限制，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資料清洗過程繁雜，除非用VBA,否則難以匯出指令碼。
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資料清洗，也只支援指令碼匯出和功能封裝，往後可以深入學習更多挖掘演演算法，方便對接產品部門，是提高工作效率的首選。Python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資料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資料分析的教程推薦呢？
我：當然有，與其什麼都沾個邊，不如好好的做一次完整的資料分析學的多。如果你想學Python資料程式設計，我強烈建議你從一次“要動手、有標的、有答疑”的7天《Python資料分析師訓練營》開始學習！
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