从底层分销员到数据部门主管,我的奇妙数据分析转行之路

文 | 商业智能研究院 2022-08-25

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最近逛知乎,无意中刷到这个问题,一时间就回忆起了自己当年学数据分析的时候,顿时感慨万千,于是写下一段自己的经历,希望能给大家带来一些参考。

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我的转行之路

我可能属于转行比较早的了,大约在2010年左右开始接触数据分析,完全转行成功差不多是在13年前后,那时候数据分析还刚刚有大火的苗头,于是幸运地搭上了顺风车,现在是一家传统企业的数据部门主管(非IT部门),慢慢开始转向做管理。

当时我跟很多刚毕业的年轻人一样,踌躇满志地去了北京,误打误撞找了一家刚起步做电商零售的公司,在里面刚开始做的是分销员,每天的工作就是在网上到处找代理商、分销商,后来又负责仓储物流管理,也做过一段时间销售。

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当年我记得正是团购网站和电商平台大火的时候,淘宝、美团这样的平台遍地都是,竞争非常激烈,很多小平台要么被收购,要么直接倒闭。做了一年多,我就明显感觉到公司好像要撑不住了,部门主管走了一个又一个、换了一个又一个,之前象征性发发的加班补贴,后来也发不起了。

当时我就已经开始学习数据分析了,当时倒不是因为想要转行,仅仅是对这门学科很感兴趣,从统计学到数理逻辑学,从做报表到大数据,对我来说新鲜感十足,当时也没想着能把数据分析作为自己未来的职业,一方面只是出于兴趣,另一方面觉得技多不压身。

说起刚刚接触数据分析的时候,所谓的学习视频、网课、培训之类的资料少之又少,自己完全是靠读书和实践积累的经验。

于是我开始利用空闲时间学习,每天下班之后同住的舍友都要玩上一晚上魔兽,只有我回家躺在宿舍的床上,抱着书就开始啃,当时看过《深入浅出数据分析》、《从数据看市场》等等书,后来又去开始学习Excel数据分析,当时学的东西比较浅,仅仅算是启蒙。

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自学了大概半年左右,老东家终于坚持不住垮掉了,我也断掉了生活来源,只能再去找工作,恰好找到了一份数据分析的岗位。不过让我大失所望的是,每天的工作其实就是写报表,跟想象中的数据分析差距很大,但就是在这段日子里,我跟着公司里的老人学了sql,学了VBA。

后来公司发展得还算不错,13年的时候一下子扩充了很多业务线,公司也开始有意识地做基础数据平台和数据仓库,招了一些做ETL的、做数据建模的、做数据架构的、做报表设计的,当时我差不多也做了一年多的表哥,于是自告奋勇到了数据部门,一方面配合IT做数据仓库平台,另一方面去业务部门做调研、反馈需求,正是在这段时间里,我正式成了一名数据分析师,积累了非常多的业务经验和IT基础。

之后又在很多行业里接触业务分析,最终在南京一家传统企业找到了自己的归宿,摸爬滚打接近十年,最大的感触就是除了学习还是学习,只有不断学习,才能真正得到进步。

学习资料推荐

1、统计学基础。

数理统计学是数据分析的基础之一,很多人连统计学概念都没搞清楚就跑去学python、学excel,结果却发现越学越难。

首先要了解一些统计学的基本概念,比如什么叫描述型统计?什么叫假设检验?什么叫正态分布?然后再去学习统计学里的数据模型,比如聚类、回归,这些都是业务分析中必备的内容。

关于统计学,大家可以看一看《深入浅出统计学》、《赤裸裸的统计学》、《统计学概论》这几本书。

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2、数据分析思维的养成。

思维往往是很多人忽略的一点,但其实作为数据分析师来说,最起码要了解和学习数据分析中的思维定式,比如结构化思维、演绎推理等等,这些我们可以在生活中慢慢培养。

因为数据分析是靠人来做的,既然是靠人,就免不了要受到个人的思维影响,很大程度上数据思维能决定我们分析问题的方向和思路,建议大家可以看看下面这本书:

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3、数据分析模型与方法。

大多数时候,我们做业务分析都是依靠的分析模型,因此学习一些常见的数据模型是非常必要的,这也是基于我们的数据分析思路自然而然养成的。

比如我看到流失分析,就想到肯定会用漏斗模型;比如我想到商品关联分析,就一定要用到购物篮模型;比如我看到会员分析,就一定会想到RFM模型。

这部分建议大家看看《深入浅出数据分析》,《谁说菜鸟不会数据分析》也可以看看,不过比较简单,当做入门书看比较合适

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4、SQL

取数的必备技能,要掌握一定的数据库基础,主要是学习sql的语法,建议大家看看《sql server:从入门到精通》、《MYSQL必知必会》

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5、Excel

主要学习数据清洗、数据透视表、DAX函数这三个功能,有能力的可以学学VBA,不过业务分析不建议太深入,推荐读物:

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6、BI工具

用来做数据分析的主要工具,比如FineBI、tableau、powerbi、等等,这些工具都各有特点和适用环境,不过市场占有率第一的还是FineBI。

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7、Python/R

数据分析也需要至少掌握一种编程语言,万能Python是最合适的了,不过也有很多人喜欢R,二者对于业务分析来说,差别并不大。

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这只是成为数据分析师的基础知识,其实做了这么久数据分析师,觉得最重要的还是“业务”两个字。

业务是数据分析的起点,也是数据分析的终点。所有的数据分析最终都要回归于业务价值,而很多人缺少的恰恰就是业务经验,对此我建议大家多去了解业务、熟悉业务、解剖业务,最好是能够在业务部门待上一段时间,只有长时间积累的业务经验作为赋能,数据分析才能继续下去!

对转行的看法

虽然我之前一直推崇数据分析,但是十年过去了,我如今已经不再奉劝大家进入数据分析行业里,这个行业的基础岗位实在是太饱和了,除非你是数据分析人才,否则很难在这片红海里翻身。

转行有风险,你的筹码越多,就越能控制住风险。除了年轻,你现在的筹码还太少,所以千万别被灌了鸡汤,这行被鸡汤害惨的人不在少数,保持清醒的头脑才是最关键的。

别看了几篇自媒体文章就一股脑梭哈了,自己手里要留着能打的牌,所以我一般都提倡业务时间学习数据分析,准备充足之后,无论是进是退就不会心慌了。

但这一切都要基于一个好用的数据可视化平台。现在市面上流行的有FineBI、Power BI、DataV、鼎数,但权威机构IDC指出市场占有率第1的还是FineBI,这些都可以做数据分析

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