我是如何从会计转行到数据分析

本文不推荐什么大社群!不推荐课程!只是简明地描述一下我是如何转行到数据分析岗的。

先说说自身情况吧: 16年本科毕业,专业财务管理 。在家乡,一个二线城市,做会计做了一年多(包括实习期)。这一年多,把我从一个会计粉转变成一个会计黑,期间的辛酸在我某个回答里有写上一些。有转行的念头是16年7月,当时就是刷刷知乎,百度一下,了解了数据分析岗的状况,16年10月正式开始准备。后来不满意准备的进度,2017年3月提出离职申请,待业在家学习,直至8月份在广州才拿到稍微满意的offer。薪资确实翻了个倍还有多,但也依托于以前会计岗位的薪资实在太低太低。



 

16年10月,从转行数据分析,还是考二线城市的公务员两个选项中挣脱出来,最终没听父母的,选择了数据分析这个无底洞。 刚开始,我是查看拉勾网上的公司岗位招聘要求,然后才决定我需要准备什么知识。 当时拉勾网的广州数据分析师岗几乎都被我翻完了,总结了下需要做以下几点准备:

  统计学相关知识

  •   excel的熟练使用,报表关联,数据透视等。
  •   SQL语法,了解数据库知识。
  •   python或则r,需要有建模能力。
  •   业务理解能力。
  •   项目经验

  1、统计学相关知识:

先看了《商务经济与统计》第十二版,当时看起来真的蛮吃力的,自己定的目标,比如一天看一章,根本完成不了,断断续续看了接近两个月,才看到12章。也越发发现在职学习真的需要很大的毅力,并且上班时候总是有一个念头:好浪费时间啊。直到后面我又买了一本统计学书籍《深入浅出的统计学》。对比上本书,真的可读性高很多,书里的案例很生动,里面的题目也不会太难,学起来相当有成就感,很快就把整本书看完了。因此也爱上了这个系列的书籍,又购买了,深入浅出的数据分析和深入浅出的SQL。但发现这里两本有些啰嗦,并没有看完这两本书。

  2、excel的熟练使用,报表关联,数据透视等:

以前做财务就是一个十足的表哥,一直对excel比较有信心,所以这方面我没有过多的复习。直到现在工作了,目前使用的是google.docs一个类excel工具,excel的公式也是能在这里使用,才发现自己的excel能力其实很弱。比如,我以前做财务写的公式是这样子的:



 

现在我写的公式是这样子的:



 

也是因为以前做财务的时候不用写有关业务逻辑的公式吧。还有表和表的关联也是个难点。推荐一下excel比较好的教程吧: https:// zhuanlan.zhihu.com/p/24 084300

  3、SQL语法,了解数据库知识:

虽说买了深入浅出的SQL,因为记得当时已经是我4月份了,当时定目标是5月找到工作(虽然最后8月才找到orz),所以觉得看书太耗费时间了,直接看的是w3c的sql教程: http://www. w3school.com.cn/sql/ 。看完后直接动手做面试题: http:// blog.csdn.net/qaz13177_ 58_/article/details/5575711/ 。还要了解下SQL语法的顺序(很重要!)然后面试SQL的笔试题基本没啥问题了。反正面试时的笔试,印象中都会做。还有数据库的知识推荐很多人推荐的一本:《MYSQL必知必会》吧(然而我并没准备这方面知识,好像也不太影响。)

  4、python或则r,需要有建模能力:

python和r,我选了python。单纯觉得python好听!面试了16家,其中只有3家公司是真正要求需要用到python或则r进行数据分析的,所以觉得这两门语言并不是必备项。当时看的书籍是pandas作者写的《利用python进行数据分析》至今工作后仍在温习,跟着代码打一遍,受益匪浅。

还有建模知识: 现在我越发怀疑数据分析所说的建模只是类似“漏斗模型”等等的业务模型,并非机器学习模型。 因为数据分析岗必须用到机器学习模型的岗位几乎没有。只是你懂机器学习是一个加分项,工作时多一个技术层面分析数据而已。不过当时的我并不知道这些啊,傻傻的也准备机器学习来;首推当然是吴恩达老师在coursea的课程《Machine Learning》然后是周志华老师的西瓜书(我只看了一点点。)当时接触了这些,我感觉机器学习好难好难,根本不可能在两三个月内了解完常用模型的原理。后来我就用野路子了:不去了解原理,只是去用机器学习python的包:sklearn!,至少我能用模型。Sklearn的学习当然是 http:// scikit-learn.org/stable /index.html

Sklearn的官方文档,写的很详细,也会推荐文献去让你学习原理,虽说是英文的,但你可以和我一样用谷歌浏览器把它翻译呀!

  5、业务理解能力:

  •   数据分析中的重中之重!无奈这方面实在没有很好的学习途径,结合自身面试的经历给大家一些小Tips吧。
  •   做面试准备时,一定要去了解该公司的有哪些数据指标?这些指标是如何计算的?如何提高的?比如电商:如何提高复购率?或则运营的:有哪些常用的数据指标?答: https:// zhuanlan.zhihu.com/p/27 029515
  •   需要了解一些流量统计的常用工具: Google Analytics;百度统计;百度指数等。
  •   要会画思维导图,面试时有一道题印象很深:用思维导图预测广州10年后人口数量。
  •   可以学学爬虫工具,面试时有被经常问到这样的问题:“你会用python?那你能帮我爬竞争对手的数据吗”。我:”…………………………….只会数据分析的常用库。”后来了解了几款爬虫工具,暂时已经能满足我爬数据的需求,不过我后续仍会去学习python爬虫的知识。

  6、项目经验:

  •   没有项目,凭什么一个转行人士说你懂数据分析?所以,我乖乖的去做项目了。可能你觉得一个转行人士哪有项目啊?实际上,想要有项目经验,真不难!我总结了有以下途径:
  •   在网上下载数据进行分析: http://www. moojnn.com/data-market/ 筛选免费的数据就好!
  •   自己爬数据进行分析,这就需要用到爬虫工具了(百度一搜很多的)。我复试时候爬了竞争对手的数据去预测价格,然后,我拿到的offer。

做比赛,类似于kaggle,天池,数据城堡等等都有算法竞赛。我自己是选了这条路,但是这需要机器学习的知识。

除了面试的准备,还想提醒大家需要避免的几个误区:

在知乎的数据分析版块已逛好久,越发觉得这版块营销味浓厚,也请大家带着怀疑的态度去看。有些营销味浓厚到已经影响我观看知乎的体验了。

为此,也和大家分享下零基础转行需要注意的几个误区,毕竟我(文科生)也是零基础过来的,说说我觉得有几个必须要注意的误区吧。

  1、数据分析岗大多数用不到python与r!机器学习更是用不到!

以我目前的工作为例,我用到的工具是google.docs(类excel工具),和ppt.word.sql等等。而python和r是非必要工具,感觉像是简历中的加分项,当然我也认为数据分析需要必备掌握其的中一门,但是这并非求职中的必备项。机器学习就更不用说了,还是先理清自身公司数据的异常值,数据准确度,数据指标的逻辑等等吧。乱脏数据都没理清,谈何建模。若你想快速进入数据分析岗,python和r可以入岗之后学,专心做一两个项目出来才是关键!

  2、认为数据分析岗普遍工资很高!

在知乎文章看多了,觉得转行就有9K上万,现在想想也是醉了,感觉做到这个数字的人。应该有他的原因,但我认为如果条件和我相差不远的话,很难做到。在广州面试了两个礼拜,拿到的offer的工资都在4.5~6之间!然而这些岗位的招聘条件几乎都是6-1w。印象最深的是有个做邮件推广的公司,招聘时写着7.5-1.2,去到只有3.5(黑人问号??。虽说拿到不少面试邀请(16个拿了8个offer,都是小公司)但满意的真的很少很少,最后找到心灰意冷的时候,终于拿到一个算是满意的offer。而我最满意的三个数据咨询公司都没有给我复试的机会。想起还有些难受。

  3、误认为数据挖掘岗就是数据分析岗!

面试时候就能强烈的感受到这两者的区别。

一般数据分析岗,招聘标题为:

  •   数据运营。
  •   数据分析师。
  •   数据分析专员。
  •   数据产品经理。等等

而招聘数据挖掘,标题:数据挖掘工程师。(算法工程师不算)

其中里面的要求更是十分不同,数据分析岗会偏向对业务的理解,学历大专往上。工具除了excel和sql,也会包括一些流量统计的工具,比如google analytics,百度统计,百度指数等。对编程要求比较少,只是加分项。数据挖掘岗,除业务理解对编程也有一定要求。机器学习必须了解,对工作经验也有要求。可以往下看我简历中的技能要求。我学习了python和机器学习并参加的算法比赛,这使我偏向数据挖掘方向,但我又不够资格得到数据挖掘岗的offer,只能找数据分析岗,那种低不成高不就的感觉,很是尴尬。

想说的都快说完了,感觉说了很多,又感觉没说什么,总感觉有一句很重要的没说,想了很久,终于想起,转行数据分析前,还是先问问自己一个问题: “喜欢对着数据吗?” 回答Yes的话,来不及解释了,数据的“火”车还没走,快上车!

(责任编辑:安博涛)

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