高考数学140与成为高薪数据分析师之间有什么关系?

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所属分类:数据分析师
作者简介

陈文【8年经验数据分析师,对金融,零售领域数据分析有丰富经验。资深业务顾问,负责过完整的集团级CRM体系从搭建到落地。在业务部门最懂数据,在数据部门最懂业务,在数据业务两个交叉领域吐槽最凶猛。

博客专栏:http://www.ikddm.com/u/249/

只看成绩下结论,悲剧生活在招手呢 

高考数学140与成为高薪数据分析师之间有什么关系?

没有一毛钱关系!!!实际上,如果不考虑个人性格、特长、综合能力,只看着哪个科目分高报专业,看着专业名称找工作的话,很有可能高考的高分就是整个职业发展悲剧的起点。比如一个倒霉蛋A君,看到自己高考数据分数高就开始漂漂然了,他很有可能这样: 

因为我数学考分高,所以就要学个数学相关的专业;

因为我是学个数学类专业,所以我要找个数据XX的工作;

因为我读的数据的书,第一章讲描述性统计,最后一章讲人工智能,所以一定人工智能赚大钱,做描述性统计的都是要饭的,你看都是压轴大题分数最高吗!

因为书的最后一章印着人工智能,所以我必须做人工智能,所以有没有《21天精通人工智能》的PDF版可以下载!所以知乎下一场《高端数据科学家live》什么时候开始,我的钱包已经饥渴难耐啦!

先去知乎发个帖问《机器学习,深度学习,数据挖掘有什么区别》,顺便收藏一篇《如何零基础快速成为高端数据科学家》的帖子,又是干货满满的一天!!!

高考数学140与成为高薪数据分析师之间有什么关系?

梦醒醒了喂!

A君很有可能遇到的情况是:

校招时非要削尖脑袋找数据分析岗位,结果错过了运营商银行外企的群面。

面BAT,发现还有20000个比自己算法,编程技能更强的在排队。

面其他企业,死在一句“你有工作经验吗?”上边。

最后找了个数据专员工作,每天统计excel。

觉得没技术含量,学sql,python/R跳槽。

因为没有经验,工作2年了,跳槽后还得从月薪6000开始。

因为沟通能力差,没有业务积累,所以天天加班赶需求,还被嫌弃没深度。

黑锅背太多,升不了职,怒学人工智能与大数据算法!这次非挑个搞算法的岗位!

高考数学140与成为高薪数据分析师之间有什么关系?

终于找到个做算法的项目!太好啦!年薪百万不远了吧!

基础数据全垃圾,累死。

业务需求天天变,气死。

算法效果不理想,急死。

拖了n久不上线,骂死。

……

算了,不说了,想想都惨。

工作中重要的不是知识而是综合能力

问题出在哪里?问题出在分数、能力、专业、岗位这四者之间是不互相画等号的。高考数学考得好,只说明这个学生有良好的数学素养,但这种素养要和个人能力特长,知识背景结合才能发挥作用。如果不看个人特长,就会导致上述的悲剧。

就以数据分析岗位的工作为例,数据分析远不止算个数,套个公式那么简单:

l  在工作中,考卷不是现成的,需要自己和业务方沟通,确认问题;

l  在工作中,考卷题目可能是错误的。需要有业务知识积累,才能辨明真伪,回答业务方真正问题;

l  在工作中,答题的笔纸考场都需要借用。数据从采集,传输,存储,都需要做工作。其间涉及大量开发工作支持与部门间协调沟通;

l  在工作中,答题的形式是复杂的,单纯提取数字还不行,还得计算,还得做可视化。

这需要一个人有沟通能力,有项目管理能力,有逻辑思维能力,有各种系统开发能力,还得有些审美常识,懂一些商业做法,懂一些表达技巧。这里复杂程度远远超过了坐在教室里算个数,所以只是觉得自己坐在教室里算个数得高分,就能胜任一个工作,真的是太天真了。

适不适合一个工作,只有真的接触到工作本身,才能判断。对在校学生来说最好的办法就是实习。多实习几次,就多一些体验,多一些看清楚自己的能力特长的机会。越早实习就越能为后续工作铺好路,越在学校里憋,后边求职翻车几率越大。

想要考试成功就得多在学校学习,多和同学老师在一起。想在职场成功,就得多和职场人士在一起,少听职场的人炫耀工资收入,少听职场人抱怨工作辛苦,观察他们的工作内容与状态,了解他们的岗位、技能、工作流程,会更快的成长。

做出基础能力的,数据分析用处更大

即使在工作中发现自己不适合数据分析岗位,也不影响利用数据帮助自己进步。

一个数据能力强的销售,可以在打标时很诚恳的说:我们的产品上线后可以满足您10个需求点中7个,缩短60%运行时间,节省您45%的费用,对需求部门而言,工作流程减少5步,每天节省25分钟操作,大家可以少加班了。而不是吐沫星子横飞的拍胸脯:“行行行,我们啥都能做!”

一个数据能力强的运营,可以利用百度指数,舆情数据搜热点,可以做爬虫,做语义分析找用户情绪,快速从热点中提取可以借势发文的热点。而不是抓耳挠腮憋内容:怎么写个10万+呢,要不要抄这一篇呢?

一个数据能力强的产品,可以在设计方案的时候就根据用户逻辑,预估到产品上线后的表现。合理的设定监测指标,验证自己的判断。而不是:“哦,来个ABtest吧”然后做两根柱子哪个柱子高了用哪个版本。

一个数据能力强的策划,可以基于经营数据层层解剖问题,找到经营中真正关节点对症下药。而不是今天听了A老总抱怨销量不好就匆匆上活动,明天听了B老总抱怨活动太多干扰正常销售就急着撤。大后天哭诉:“我到底做不做活动了,呜呜呜”。

高考数学140与成为高薪数据分析师之间有什么关系?
而一个优秀的数据分析师,也可能通过至少三种方式升职成功:

1.      业务路线:准确抓住老板们心思,汇报到位,深得信任,被委任管理整个数据部门。

2.      产品路线:主导数据产品开发,上线,最后成为产品线负责人,管理一整个BI团队。

3.      项目路线:主导一些核心项目,比如搜索算法,推荐系统,成为无可替代的专家。

并不是所有的同学都适合做开发,也不是所有同学都适合做汇报。在业务应用与开发之间选一个方向精进,会更快的成长。

有关数据分析师岗位介绍,可以戳:http://www.ikddm.com/3841.html/,了解基础知识。

有关数据分析师的工作内容,可以戳:http://www.ikddm.com/3835.html/,了解基础知识。

——全文差一点就完了——

之所以有这篇文章,是因为陈老师在工作中见过太多太多一根筋捅到底的同学。你提醒他们不要拘泥于专业,要关注自己的能力;不要拘泥于学校,要多实习,是没人听的进去的。还一脸不屑的:“那是你没本事!我肯定能毕业就进腾讯!3年成为高端数据科学家!5年创业!7年公司上市!30岁身价过亿!改变世界!”

现在陈老师学乖了,再碰到这种都直接说:“去吧皮卡丘!马化腾在召唤!”反正当不成数据科学家,也能玩王者荣耀嘛,最后你的时间都是贡献给小马哥的。

陈文
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