数据分析专业职业选择方向的一点点体会

加入牛客三个多月第一次发帖，看到很多和我专业相似的同学求职不顺，所以把自己对专业认识和职业选择的一些体会写出来。因为自己秋招最终并未选择数据分析方向岗位，所以不敢说对这方面求职有心得，只是把自己一点点体会写出来与大家一起交流。

个人情况：

性别男，北京某工科211本硕，研究方向是数据分析。本科期间三段实习，一段互联网小厂数据工程师，一段互联网大厂广告大数据营销，一段***机关；研究生期间两段实习，一段某管理咨询公司，一段某国有银行信贷与投资管理部门。本科研究生各一篇论文，本科是APP开发项目形成论文，我在项目中主要担任产品经理；研究生是关于区块链在金融领域应用的。因女朋友已经工作且工作几乎无法变动，我在秋招中最终选择了某国有行一级分行的业务部门。

数据分析求职难的原因：

我对数据分析求职难的原因进行了梳理，可能存在以下三个：一是HC少。根据我的了解，很多大厂的数据分析岗位报录比可以达到300:1甚至更高，而很多中小厂并不单独招录数据分析师，而是把它纳入其他方向共同招录；二是竞争人数多。和产品经理类似，数据分析对编程能力的要求相对算法和开发要低，因此一些代码能力相对较弱的学生和一些商科类学生也纷纷加入战场，使得竞争人数大大增加；三是对相关业务缺乏深入理解且缺乏一定的求职规划。这个我会在下面详细说。

数据分析专业求职可能产生的误区：

记得在某大厂实习的时候，带我的导师跟我说：“数据分析只是一个工具，你所用的SQL、python、R语言等，都只是为了获取结果而使用的手段。而最重要的甚至都不是那个结果，而是结果里面所蕴含的东西。现在很多搞数据分析的，都缺乏对业务深入的认识和理解，只是在用数据解释数据，观点解释观点，这是不对的。”这句话给了我很深的启发。数据分析专业除了需要学习数据结构、计算机语言等知识外，还需要学习统计学、经济学等商科的知识。从专业设置上看，数据分析专业是比较复合的、更偏向应用层的专业。但和开发岗位的成果可以直接投产不同的是，数据分析所产生的成果是要为生产决策服务的，因此结果并不是最重要的，而从结果中提取出来可以为决策提供支持的信息才是最重要的。从这个角度来看，对业务的理解其实是数据分析工作的基础和重中之重。以我在银行暑期实习所做的工作之一为例，通过数据分析辅助信贷决策，结果不是目的，目的是如何通过这些因人而异的信息决定我们的信贷销售该偏向哪些人群、哪类公司，这背后，是需要一定的金融知识和对信贷业务的理解作为支撑的。

很多开发或算法转数据分析的同学在求职时会选择死磕数据分析，而因为之前的学习背景使得他们对商科知识缺乏系统的学习和理解，甚至有些人会认为这些知识只是耍嘴皮子根本没有用。我认为这其实是有问题的。现阶段，银行、证券等金融机构，包括投行、咨询公司等对数据分析的要求越来越高，对具有工科背景的学生也越来越青睐，这一点从很多公司的岗位JD就可以看得出来。因此数据分析相关专业的同学不妨考虑考虑这类公司。但同时，这些公司对学生的商科知识和综合素质的要求都是很高的。比如工总暑期实习的即兴演讲、牡丹卡中心的沙漠淘金游戏、管理咨询公司的mock case等，都对学生的综合素质有着很高的要求，如果平时没有一定的积累，很难表现得很好。因此提升自己的逻辑分析和言语沟通能力也是必要的。

对数据分析专业学习的一点点想法：

如我上文所说，业务理解是数据分析的基础，因此在专业学习中，对于企业管理、公司战略等一些可能看起来比较空泛的学科也需要认真学习，在平时多看看金融管理互联网类的新闻和分析文章，多多积累；其次，统计学、数据库、数据分析语言等知识要牢固，各种回归、决策树、随机森林等得了解，Hadoop、hive、SQL、python等得明白；最后，多多实习。实习是开阔眼界，提高能力的重要手段。我本科的第一段实习就是在大二下学期顶着辅导员的压力去做的，当然这是要在保证课业的基础上。

最后，祝所有还未找到满意offer的同学们早日斩获心仪的offer