我为什么选择了数据分析？
2020-10-31编辑导读：随着数字化进程的发展，越来越多的企业依赖于数据，数据分析的地位也越来越重要。通过数据分析，可以提取到有用的信息并进行相对应的动作。市面上对于数据分析师的需求也越来越大，本文作者分析了自己是如何选择数据分析这一行业，总结了一些经验，希望对你有帮助。
黑夜，漫长的道路上，总有那么几辆飞车肆无忌惮的呼啸而过。我最后检查一次表格，确认没问题了，长长的舒了一口气，终于可以告一段落了。然后起身，检查办公室环境，确认无误后，我走到门口旁边，将手指伸进打卡机，然后听到一句悦耳动听的铃声：“打卡成功！”平时感觉死气沉沉的铃声，不知道为啥，今天没有这么沉闷了，居然有一点好听。
我走到楼下，看守门口的小哥跟我打招呼，嘿徐主管，今天还是那么晚呢？我打声哈哈，说还好还好，然后问他，诶今晚是你值班呢？家里边的事怎么样了？小哥说，家里边的事弄的差不多了，这不过两天这里不是有活动任务嘛，我得赶紧回来帮忙呀。我拍拍小伙肩膀，说，小伙子，好样的！
虽然口头上这么说，但是我一想到活动的立项申请一直卡在领导那里，还有联系的活动承包商不怎么靠谱，还有一大堆后勤的事项要协调，等等一系列的问题，不经意间脑壳又隐隐作痛。
无休止的加班，低效率的流程，干活累工资又低，我感觉真是干多一天都是在消耗我的青春。
不如，要不要换一个活少轻松钱多的活？
哈哈，有点像在做梦的感觉。
因为一次偶然的机会，我开始接触颠覆式创新的内容。同时，也被其神奇的逻辑和缜密的推理逻辑所吸引，我突然想到，原来我也会对规律背后的数字逻辑感兴趣，然后我突然有了新的想法，这个想法来的如此匆忙，以至于我不愿意多等待一分钟。我打开电脑，开始输入，“数据分析行业……”
再然后，后来就，后来怎么样了？哈哈，后来就是今天给大家分享的这篇心得了，关于我为什么要选择数据分析，以及在准备过程中的心路历程。如果你看到这里还不过瘾，请继续往下看。
我当初做了转行的决定，主要考虑有三点。
因此，我认为完全有必要尝试一次转行。事实上，转行的成功，带给我的喜悦，远远不止转行本身。当然，数据分析确实好，但是有一个很严重的问题，这个问题我们后面再谈。
准备为了充分的提高转行的成功率，我分为几个步骤来实施我的计划。
第一是尝试考证，因为有一个证书是对自己能力最直接有力的证明。第二是多方面涉猎，加强学习，包括数据分析的常用工具和技能。第三是准备面试前的各种准备，包括面试渠道储备、简历优化、话术练习等等。之后就是如何适应新环境和新要求了。至此，转行正式告一段落。
首先讲一下心态。如果没有百分百转行的信心的话，我建议不要轻易做这个决定。因为转行就意味着从前的经验全部清0，一切都将从头开始，这一点，不是所有的人都能承受的了。你能从一个最基础的小白开始起步吗，你能抛开虚荣的自尊心屈尊请教资历没有你高的数据高手吗，这里需要打一个大大的问号。
再者，心态调整好之后，还要有打持久战的准备。网上随便一搜，如何转行数据分析，相信大家都能搜出一堆面经，而且也能搜出一堆要学习的技能和要看的书。所以，这不是一朝一夕就能完成的事情，数据分析是一门比较综合类的技能，它要求我们有基本的数据分析方法、工具使用技巧、分析思维及套路、分析报告撰写、汇报等多方面技能。你已经有做持久战的准备了吗？
最后，数据分析的过程是枯燥的，分析结果与预期相差甚远的感觉是奔溃的，与领导对需求是绝望的，高薪的背后是不确定性和种种委屈，你确定要转行吗？
国内的数据分析方面比较权威的证书，目前是没有的。唯一比较拿得出手的，是CPDA和CDA。很多人问我，CPDA和CDA有什么区别，怎么选，我觉得，如果是本身学会的技能就比较娴熟了，需要一套整体的思维观，可以考虑CPDA，如果是本身技能就不太熟的话，那么可以考虑CDA。在证书方面，CPDA目前有的是工信部授权许可的证书，CDA只有自己的证书认证，在权威性上看，CPDA是比CDA要好的。价格方面，短期来看，前者要比后者多，从长远来看，后者要远远超过前者。该怎么选择，是需要认真考虑一下的。
考证的周期，一般是三个月到半年。如果是零基础的话，可能需要一年甚至更长的时间，这是必须的，本来在工作之余抽时间出来学习就已经是极为不易，还要去考证，这考验的是转行的决心和意志力呀。
关于学习，可以分为软技能和硬技能。硬技能就是工具，例如，按照数据分析的几个流程，有几个常用的工具。在数据获取这里，有爬虫、八爪鱼等；在数据清洗这里，有PQ、Python等，甚至用EXCEL也可以处理数据量不大的数据；在数据建模这里，可以考虑Python；在数据可视化输出这里，可以用PowerBI、帆软BI、Tableau等；报告输出的话，常用的是PPT。所以你看，一个优秀的数据分析师，掌握的工具还真的不少呢。
软技能值得就是思维方法论的层面了。统计学、概率学等这些基础理论虽然不能做到学完了就能上手，但是在遇到瓶颈的时候，可以帮你冲破难关。常用的数据分析方法论也要掌握，例如客户画像常用的模型RFM模型，市场分析的巴士模型，需求分析的KANO模型，销售分析的漏斗模型，等等。
所以你看，要学的东西还是不少的呢。现在都说，社会需要越来越多的复合型人才，我觉得数据分析师本身就是复合型人才，是什么的复合呢？技术与业务的复合，软技能与硬技能的复合，方法论和思维的复合。这个职位拿高薪，是天经地义的。
至于工具学到一个什么样的水平，分析套路要懂多少，才能到入职的程度，或者说能胜任岗位需求的程度，这个方面我会单独开一篇来详细介绍的哈，敬请期待。
辛辛苦苦把证考下来了，好不容易激动的心情没有持续几天，就被含金量这个惹人的小妖精搞的烦心不已。很多人都会纠结于证书的含金量不高，对求职的帮助不大，在我看来，他们搞错了两个方面的问题。第一，考证的过程，是自己对知识的重新梳理的过程，考到证，是新的学习的开始，而不是万事亨通的结束，如果认为，拿到证书了就万事大吉了，那么本身考证的目的是有点问题的。第二，含金量这东西，需要时间去沉淀，需要行业去认可，需要协会去推动，不是一蹴而就的事情，但是聊胜于无，而且含金量的高低是可以通过当面的感觉去强化的，例如，你可以用包装的方式将你的证书描述的非常高大上，同时辅之以你专业的报告成果，这一招非常好用，但是鲜有人知。
我把这个方面告诉大家，是因为我希望大家能在心态上要进行调整，我们的目标是转行，或者提高自己的职业竞争力，不要被无谓的事情干扰了我们的目标，干扰了我们前进的步伐。
在准备面试的过程中，我做了如下几个步骤的准备：
第一，充分储备自己的面试渠道。常用的渠道有网络渠道，但是除了在红的蓝的绿的网站上面投了简历的方式，还有没有别的呢？答案是肯定的，我有几个渠道供大家参考。一是考证过程中认识的小伙伴所在行业的推荐，也就是内推；二是有一些培训课程结课之后会有提供面试的渠道，这一条要慎重，要找有资历的培训机构；三是找大数据相关的协会，去咨询有没有相关的内推机会；四是找一些数据相关的行业展览或者主题报告会，去看一看转一转，说不定就能看到机会。
第二，精心准备自己的简历。对于跨行的朋友而言，简历上经验那一栏貌似没有东西可写，实际上这里面也是有技巧的。现在的工作，已经慢慢被数据渗透了，例如绩效考核里面，大家想一想，是不是量化的指标比非量化的指标要多很多？这个绩效，也是数据，也是可以为我们所用的。我要表达的意思很简单，就是在过往的经历中挖掘与数据分析有关的部分，而且挖的越多越好。如果有和数据分析有关系的项目，一定要在语言上多多美化，给面试官一种你是“专业的”的感觉。
第三，面试过程中，要琢磨自己的自我介绍，过往经验上，尽量往数据分析上面去靠拢。如果能带上你的可视化的成果，那会使你面试通过的概率大大增加，因为视觉上的冲击，远比语言来的更有力量。在形象上面，也要有些讲究，要给面试官你是“专业的”的感觉。因为考虑到跨行的因素，被拒绝的公司会有很多，这里的话，心态上面也要积极调整，不要气馁。如果觉得面试通过机会不大的话，不建议裸辞，最好是先试试水，看看情况再做决定，这是比较保险的做法。但是我那时候比较激进，直接裸辞了。幸运的是，裸辞后的交接期间，我很顺利的找到了一家制造业大厂的OFFER，这也和前面的努力是分不开的。
面试的过程会遇到各种各样的问题，包括心态，技能储备等等，都会遇到各种问题。这时候，找一个资历较深的前辈或者朋友去请教，是一个很不错的方法。所以，加入社群是个不错的方法，这里会有许多有经验的前辈们，可以在你关键的时候及时给与你帮助。善用资源，你会事半功倍。
在我生日那一天，我顺利拿到了转正成功的消息。我的内心是激动的，仔细回想自己在这一年多的时间里面付出的代价，我认为非常值得。现在的我，不仅成功的完成了人生中的一次“壮举”，而且还认识了许多才能杰出的伙伴，并且也坚定了自己未来的职业规划和发展方向，我认为这种结果是非常满意的。
新公司的待遇比之前好很多，如果将前公司比作地狱的话，那么新公司就是天堂。但是，作为优秀的后生，我时刻告诫自己，千万不能太舒服。我还要不断加强学习，来完善自己还存在的短板；我还要不断攀登优秀的顶峰，这样才能对得起大家的期待。
结尾转行成功后，我就成为了一个名副其实的“多面手”，不仅对数据分析在行，同时还精通平面设计与视频制作等自媒体制作的技能，而且为了让身体能适应快速机动和持久作战的技能，每周逼自己去打羽毛球，顺手考了一个羽毛球教练证。用心的人在生活中处处能感受到惊喜和快乐，感恩的人在细节中能无时无刻感受到温暖和希望。
最后，祝愿朋友们都能实现自己的心愿，祝愿想转行从事数据分析的朋友们都能顺利上岸！
作者：木兮&红星，数据运营；公众号：木木自由
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题图来自Unsplash，基于CC0协议
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