今天想和大家交流一个这个话题，是因为之前好多人问我，他学习了很多数据分析知识，仍然没有很好的机会，那我就从数据分析的心法出发，而非招式，和大家做一些简单的交流

当然有经验和没有经验我的建议是不一样的，未必能做到千人千面，但至少路径和展示自我的方式还是有一定的共性，来看看你输在了哪里?

一、没经验：就学好自己的硬功夫

说说一个刚毕业、没有任何行业经验的如何能够体现懂业务?有思路?其实对于应届生而言企业招聘很少看经验，说白了你们没有经验，即使有经验也是不完整的，碎片类的，所以招聘的用人部门一般从几个方向去看人：

1、硬实力到底如何?

比如工具的掌握、算法的掌握等，但对于现在的毕业生而言，这已经算不上优秀了，这时候你的加分项在哪?技术上如果在github有你自己的一些代码

竞赛中，比如Kaggle、阿里天池、科赛等项目中有你的痕迹知乎上、微博上、博客中有自己的一片净土你的作品：工具的操作和应用上有自己的输出和展示 那这个人的胜算远远大于在学校里面的那些履历，比奖学金、学生会、各类证书更有用，你展示的不但是自己的技能，更展示的是你爱学习爱思考的特点，这是招聘部门最喜欢的 一般企业招聘应届生看的就是能不能从技术、算法上给团队带来新的方向，你有没有分享和自我学习能力，换句话讲，期望你是那个扫地僧，打杂的扫地僧，也要自我定位清晰，应届生去就是打杂的，这是一定要经历的

2、 软性实力

虽然说要求懂业务，有思路，但面试的时候多数切入点是思路，招聘人很懂，应届生他们不指望你对业务熟悉，你也不可能熟悉，所以会侧重在思路上，什么是好的思路?

简而言之：说话表达有套路，比如首先、其次、最后，还有一种总分总逻辑，这是千古不变的好逻辑，百试不爽

二、有经验：重塑你的思维，让思维变的有结构化

我们常说数据分析分为方法论和算法，算法不用多讲，方法论要很深层次的去思考。比如swot、PEST、5w2h、生命周期、AAARRR、4P等，这些都是很成熟的方法论，而且满足MECE原则(金字塔)自我训练的方式也很简单，脑图大家都知道吧，逻辑树都见过吧，你离高手其实只差一步，这个习惯一定要养成

举个栗子，比如有一天你去面试，人家问你，为啥最近GMV的增长速度放缓了?

那你

第一步：用PEST、SWOT先去看看大环境的状态是什么?竞争对手如何(大局观)

第二步：GMV计算的切入点，比如人、货、物等(思维框架)

第三步：用5w2h、AAARRR、生命周期的方法去定位和排查问题出现的可能性(不同方向有不同的方法论)

第四步： 数据罗列和验证的过程，这时候就要从数据分析的本身的流程去全面核实， 数据来源追溯、口径核实，对比历史等，找到产生用户放缓的原因到底是什么，假设验证的过程(自我训练)

第五步：然和问题和策略都要落实到人或者部门，要不然你的建议就是咨询，无法很好的落地，面试官会觉得你只停留在学术层面，可以假设几个角色，没关系的 记住一点，面试官要的不是答案，也许这类题一个高手都很难给出明确的建议和答案，要的是你思考的过程

三、做务实者：带着自己的作品行走天下

我给几个圈友建议过，都会问他们在圈子学习了那些课程，这些课程学会后，你有没有自己的作品?

比如你学完数据分析入门、数据讲故事、PPT、EXCEL、sql等，那其实你已经具备出成品的资格了

当然有的人会说没有数据集，这个很难吗?

这都不是问题，网上的数据很多，比如借助爬虫、竞赛数据集、国外公开数据等，这都是很好的方式

这时候你把自己所学的做成一份从0到1的报告呈现给面试官，你的印象分会很高，他们会觉得你的心智更成熟，很有想法，每个团队其实都缺少一定的活力，这才是年轻人该有的担当，比你考一份证书实用几百倍，至少这样的人我喜欢

互联网如此发达，甚至我们的父母都用拼多多了，网络不光是看热闹、学习、喝汤的地方，也是一个包装自己地方，酒香也怕巷子深，要学会利用互联网，我们有时候就是漂流瓶，当你扔出心声的时候，总会有那么一些人和你产生共鸣，而你在共鸣中不断去迭代自己，这才是一个良心的循环，你才可能有不平庸的资本。我就是这么干出来的 其实数据分析是一个入门简单，深入难的学科，它不是依靠参加各类培训和课程去积累，而是依靠你的经验和思维系统

做到以上三点，找一份工作其实很简单，只是你没有找到合适的路

四、写一份好简历：给自己美颜

我说说我喜欢的简历顺序

首先是个人能力

比如在数据分析工具方面掌握，算法方面的了解，业务的主攻方向，你的软强项有哪些?沟通、思维、学习、适应能力等这部分一般用人企业很关注，可以直观看出你与需求之间的匹配程度，往往会给对方留下很深的印象

一定要根据需方的要求调整顺序

比如面试数据工程师，那你把工具、算法一定要写前面，面商业分析师，那你业务的主攻肯定要放首位，从上往下阅读是90%人的阅读习惯，往往开局记忆深刻，后面的内容基本靠匹配度去感觉，这部分的梳理一定要有逻辑，这部分属于并列关系

所以从几个方面独自去概述，千万别一段话了事，例如从数据分析工具上讲，你熟练哪些，掌握哪些，经常使用哪些，从算法来看，你掌握什么算法，经常使用的算法有哪些?从业务分析来看，你擅长市场分析、用户分群、营销分析还是驱动业务增长、媒介分析等

其次

你几年工作的主要成就，比如独自完成的项目有哪些?从0到1建立的分析体系有哪些?达到的效果如何?上级及服务方对你的认可有哪些?

这部分一定要提炼自己这几年主要的成就，独立完成的不但要能写出来，还要能自圆其说，从0到1的创建，一定要有层次感，先做什么，后做什么，为什么这样去做，要能说清楚，要还原当时的处境，因为这些处境可能是你下一家也面临的，大千世界无奇不有，但芸芸众生皆有相似之处 最好的方式就是让你身边不懂得人来看，让他们问你，你来不断回答，慢慢梳理自己的逻辑，记住这点很重要，薪资的差异可能就从这部分开始了，大企业一般一个萝卜一个坑，这个坑放多大的萝卜就看你能否自圆其说，表达清晰

最后

才是工作经历，教育等，工作经历描述尽量详细一些

让对方知道你到底在这家企业做什么?在团队中是什么角色，而不是匆匆几笔，这样面试人不知道问你什么，反而物极必反，就好比谈恋爱，你越了解别人，你们的话题才会更多，你才能聊的更深，这样彼此才能知己知彼，对你而言不但面试能成为学习的机会，还能让你少踩坑，对用人部门来讲，他们能否给你清晰的定位、准确的认识，从相识到相爱，而不是闪婚带来的阴影，你甚至怀疑自己的命运和人生

五、看看我们差距到底在哪?

先从一个故事讲起，某养猪场厂长告诉A分析尸，我要看几个数据，你提取一下，一周后给我看看

A分析尸列出：

猪总数10000、收入500万、净利润180万

猪场老板一看，说：做的不错，A君好好干

同样的问题，猪场老板给了B分析尸，B分析师很用功，分析公司今年的战略计划和年初定制的KPI目标，得知一个信号，猪场老板想降低成本、提高利润

B分析尸列出了：

投入减少30%、毛利480万、净利增长50%

猪场老板一看，大喜，B君下月给你加薪

同样的问题又给了数据君

数据君为了分析目标老板的目的，分析了去年他讲话的内容，也分析了他以往发给员工的邮件，甚至爬了猪总的微博、朋友圈得知一个信息，猪总其实不想继续增加扩张，想减少投入，提高净利，而且他对自动化喂养很感兴趣，写了几篇自己猪场和自动化喂养结合的文章，那么问题来了?我该如何思考?

那么我发现了什么?

1、猪的繁殖有问题，公猪占85%，母猪占15%

2、浪费问题，每天大概有价值10000大洋的猪食被当成垃圾请走

3、猪市场的价格从10月开始一般上升趋势明显

最后，我给猪总呈现了三个数据，这才是数据分析的核心

1、繁殖问题，比例失调严重，紧缺母猪，现在(5月)母猪在市场的引入价格较低，建议引入500头母猪，这是第一个数据

2、自动化喂养，采纳分析了ROI和采购价格的对比，预计采购某厂家的自动化喂养，1年后自动化喂养可以节约50w的成本，这是第二个数据

3、从目前来讲，我们的成品猪较多，建议加大销售，腾出更多的地方买入幼猪，预估10月份将提升30%的净利，这是第三个数据

总结一下，学习要有主线，主线是根据数据分析师的需求而来，小白主修硬功夫，掌握好工具、算法、方法论，有经验者主攻思维，交叉学科、行业知识等

当你成为专家的时候，你的每一个环节都好做到极致，比如可视化、PPT思维、数据讲故事能力等等

当你学业有成时，要注重给自己美颜，要让胜算更多，就要多看看招聘需求的加分项，这能让你事半功倍，记得要有自己的作品(诱饵)

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