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轉行數據分析師,讓我找到更“純粹”的數據分析工作

2019-06-25


CDA數據分析就業班49期學員

姓    名:鄧劍濱
入職信息:公瑾科技(廣州),數據分析,12K

我的學習感想

我為什么轉行做數據分析師?
我之前做過兩份工作,一份是新媒體運營,一份是廣告運營。之所以想轉行做數據分析師,一方面是看好這個行業的前景,另一方面是自身興趣及特長。以前工作的時候,我就特別喜歡看數據,可是由于工作特性的原因,我又不能把全部的時間都花在分析數據上。更多的時候,我要把時間分配在寫文案,排版,分析消費者心理等其他工作上面。我想要一份更加“純粹“的分析數據工作,所以就起了轉行的念頭。

我對這個行業的理解
我認為,當今的時代,是數據驅動發展的時代,誰擁有了更多的數據,誰就擁有了更多發展的可能性。用戶的一舉一動,都被記錄在企業的數據庫當中。企業可以利用這些數據,去分析用戶的特性、行為等,進而給用戶提供更加人性化的服務,成為比用戶更懂用戶的人。如何從企業龐大的數據庫當中,挖掘出對企業,對用戶有價值的東西,這就是數據分析師的價值所在了。

我工作后的感想
工作之后,我用得最多的工具是Mysql數據庫和Excel,偶爾需要用到Python。實際上,用好數據庫和Excel基本就能滿足我大部分的工作需求。這些都不會太難,因為用到的知識點,課程都已經講過了。遇到實在不會的,上網搜一下,基本都能找到相應的答案,畢竟大家遇到的問題,都是差不多的。其實,在工作中,需要我花費更多時間精力的,是學習業務層面的知識,畢竟這些課程里是不會講的。而無論是數據收集,數據清洗,或者建模分析,這些都是建立在對業務有深刻理解,做起來才有意義,否則就是做無用功。因此,在做一個課題之前,我要花很多的時間去理解業務場景,字段含義,報表之間的連接關系等相關知識。

我的職業規劃
成為數據分析師,是我職業規劃的第一步。接下來,我會繼續學習大數據及人工智能技術,提升自身的專業技能。對于數據分析,大數據,及人工智能,我是這么理解的,數據分析學的是基礎,大數據拼的是速度,人工智能玩的是算法,他們之間是環環相扣的。所以說,路漫漫而其遠兮,學完數據分析,這條路才剛剛開始,后面的路還很漫長。

完 謝謝觀看

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