想找一份數據分析師的工作該做什麼準備？

01-05

如題，本人工業工程專業，熟練使用Python、sql server，現在大四了
當我寫簡歷的時候，發現這並沒有什麼亂用！！然後現在想著能不能做一份數據分析報告，好讓我的簡歷有點東西可寫！但是，我一時也想不到要完成怎樣的數據分析報告，在這裡是想來求一點思路的，我該完成一份關於什麼的數據分析報告才好？謝謝大家了……說一下我的課程:雖然我是工業工程,但是是在工商管理學院,前兩年讀物理,大三才轉過來的,轉過來之後也學過管理統計學,統計預測與分析,所以對於統計學的知識還是有的。*********************************************謝謝大家！我找到了心儀的工作了！珍愛網的數據分析師！

知道現在的數據分析工作都做些什麼嗎？

胡亂準備一通，然而並卵。

1.建議先搜搜各大企業的招聘要求吧(官網or招聘網站)，有針對性的學習才有效。

2.找有經驗的「詳細」諮詢一下

很多人說題主做的工具界面簡陋或者缺少應該有的模型什麼的我覺得這都不是重點也並不是你作為一個潛在數據分析師的核心競爭力下面簡述一下：

1，這個軟體然並卵——

數據分析師最重要的是對業務分析的思路你這個分析軟體即便堆上去各種模型各種演算法也沒有用因為它仍然是一個個零散的工具這種數據分析工具市面上有的是（SPSS R SAS什麼的）

數據分析真正需要的是數據分析產品是帶著分析思路的工具能按照一定的邏輯順序把各個工具串聯組織起來並找到每個功能點的實際應用

2，數據分析報告沒基礎——

寫數據分析報告好歹得有數據吧市面上能拿到的商業相關的數據本來就很少能夠深入分析的就更少了你能看到的基本都是宏觀表層的數據缺少其他可以用來對比細分的數據做支持巧婦難為無米之炊啊少年

所以你這個想法雖然不錯但基本很難實踐還不如找個靠譜的實習多接觸下業務收集了解到真正的業務問題也就自然有思路了你連業務問題都沒有哪兒來的分析思路啊

或者你也可以嘗試分析一些通用的問題以展示你的數據分析思維我記得知乎上好像有個估算「北京一共有多少個井蓋」還是「地球上一共出現過多少個人」這類的問題這些東西要是能有理有據的給出一個結論的話也可以作為你應聘的砝碼

就一個問題做一個漂亮的分析，做成幻燈片，包裝成故事，去講給面試的人聽。

社會，人類，數學，統計，經濟，計算機，多知道一些沒壞處。

話說，你這個程序如果用R的話，大約幾十行內就能連GUI都做完了，python效果也差不多。當然如果你這個和tabulea一樣當我沒說。

數據分析，理解背後的數據結構和模型更總要啊，比如啊，data clean階段很煩人的；模型上，就你上面提到的ANOVA類型的分析，做得好很難得，回歸什麼的，其實比你想的麻煩多了；然後模型驗證啊什麼的。。。你好像根本就沒有提到。

如上。

說起找數據分析方向的工作，我可是有得說一通。首先你得明確自己的定位，數據分析有兩個方向。第一個偏技術，需要會挖掘，sas，爬蟲，BI，數據倉庫等等，具體還要看哪個公司具體用到哪個技術。第二個就是偏運營方面，我現在就是做的市場部的數據分析，要求會excel，ppt，access，平常需要做一些分析模版，模版不是常做，還是為了出各種各樣的報告做模版。我當時的情況和你差不多，只會資料庫，想從事第一個方向的數據分析，但是又不具備這樣的技術，而且我年齡已大，所以就選擇了第二個方向，覺得也還好，在工作中還是有成就感在身的。說完方向，說工資，第一個方向需要的技術複雜，涵蓋面廣，你不得不花大量時間去學習，所以工資也相對高，一般在上海有七八千吧，有經驗的1萬到2萬不等。第二種，有點高級文員的意思，雖然用的技術少，但是在企業的運營中也起到了至關重要的作用，工資如果你剛畢業，可能4000左右？如果你有經驗又是在好公司，可能有7000左右。目前你大四，還沒有工作經驗，感覺你是想偏向技術方向，那麼就在面試的時候問清楚企業在分析過程中用到的技術，不要進入了只用到辦公軟體做分析你覺得有點大材小用，盡量抓住機會去面試，你現在一經驗沒有，二技術不全，等企業所有要求的都學完了，都等到什麼時候了，所以就邊面試邊學習。建議多看看數據分析師的招聘要求，再選擇自己主要學習的某個軟體或方向。啰嗦一堆，不管你做什麼準備，都要盡量去多面試，直到找到一家收留你的，那麼這家就是你儲存工作經驗的大好機會，兩三年後你再找工作時工資就會高很多，方向也會更確定。

不建議投技術崗的數據分析師（其實就是數據挖掘工程師）

建議投運營崗/市場崗/產品崗的數據分析師（其實就是數據運營）

如果你不知道招聘崗位上怎麼區分，最暴力的方法就是看到那個數據分析師崗位有要求PPT, Excel，無疑是數據運營的那種數據分析師了。

如果你要問我為什麼，前者我覺得起碼你得花個一年半的時間，把C++/Java，Python/R/MATLAB，Hadoop/Spark，機器學習演算法，演算法與數據結構，甚至操作系統，計算機網路等等知識才能補齊了。而且還得有項目經驗（此外我想必你線性代數，概率論，統計，工業工程相當於本專業，應該沒問題的）。

後者就方便多了，我看到你那個Python GUI裡面幾個數理統計的按鈕，覺得差不多了。

題主要做數據分析按你自己說的思路走就可以了。數據分析重要的就是你對數據的理解，對異常點的觀察與分析，所以認真準備一份報告是非常好的。具體的可以做些互聯網方面的數據分析，你也會Python，爬蟲，所以可以自己想辦法抓取一些感興趣的數據，做些試驗。

Python的pandas要會用，sql也要熟練。找一些數據分析的例子來看看，相關的書籍來看看，相信憑藉題主的背景與努力，很快可以找到一份相關的工作的。

然後題主要分清楚數據分析與數據挖掘。

lr, rf, svm那些模型，是數據挖掘方面的內容，題主不要被誤導了，做數據分析不學這些是沒有任何問題的。

說個難聽的，徒手寫CNN完全是程序員的自嗨，就是做數據挖掘，最重要的也是對數據與業務的理解，在這個基礎上才能正確的抽取特徵，然後才是模型的選取。

我自己就是做數據挖掘的程序員，也非常贊同編程能力，對機器學習模型的理解與實現都是非常重要的。但是對一個打算做數據分析的新人提這些建議我覺得是很不負責的。

所以個人認為題主應該注重的是培養對數據的敏感度與紮實的統計學知識，然後才是各種工具的應用。寫代碼的能力有最好，沒有當前也不要花太多精力在提高這方面上。

從你做的功能來看，你知識不太與時俱進，做的難看不說，該有的模型一個都沒有，如果logistic/決策樹/RF/GBDT/SVM/NN這些模型你全都有做在裡面，而且功能比較完善，找工作肯定沒問題的。感覺你還有很長的路要走，好好努力吧，多了解一些這個領域，比你悶頭做東西管用

一、學會基本的統計學知識。二、掌握Excel，SPSS；Excel是重點，因為很多數據都可以通過Excel完成。三、學習sql，最基本的語句你得會；四、更高的大數據技術！！！五、最重要的是業務思維！！！

數據分析的核心基礎是統計學

孩子，你太天真了。想找數據分析的工作，讀博吧。姐姐我python ,R都開發過小型系統，然而並沒有什麼卵用。建議改成c++或java 吧。python 這種非面向對象的low 語言，去單位後需要用的話，任何人都可以分分鐘學會的。