学Python就能找到好工作不要被人骗了

2020-11-30 09:02 Python编程时光

这两年,不光是开发、测试、运维还是数据分析,到处都掀起了一股“Python热”。


但据我的了解,大部分的人Python应用仅限于爬虫,数据库等,顶多做一下可视化处理。


于是乎,不过是从“表哥”、“表姐”进化成“茶树菇”,没有本质上的改变,跑去面试,还是一个完整的项目经验都没有,也不懂得数据和业务之间的联系,一样被刷。


“那谁谁谁,给我跑个数!”“谁谁谁,你这个数是不是有问题?”这样的话是不是听烦了?


不想做“人肉跑数机”了,那怎么办?还是从一个例子说起。




某公司的在线教育 APP 一段时间内每天的新用户增长都在 6000-7000 人左右,可最近一周一直加大推广,但新增用户数据却有小幅下降,问题出在哪里?


很多数据分析师就是这样,一说跑数很烦躁,一谈业务就沉默。光知其然,不知所以然。


下面是这个产品的业务环节和用户层级,数据分析师能针对这些环节做什么分析呢?


如果是一个不熟悉业务的初级分析师,可能只会爬一下跳出率、使用时长等等,看了一圈,好像也没什么问题。


高级数据分析师有办法吗?


在跟进了一整套的用户转化流程后,发现有些线上直播老师在开讲前5-6分钟之内在非常负责地拿着手机推广APP,从如何扫码下载到注册试听,都有固定的话术。


但还有一些讲师只用几秒对这个 APP 的使用一带而过。


结果当然是前者转化率高于后者。


发现了这个问题后,高级数据分析师就直接拿着数据报表和问题记录去找教学部商讨对策,确定了一套最佳的销售话术节点,这就是典型的:用数据分析去驱动产品和运营。




所以我一直在跟大家强调的业务场景的重要性,如果你不了解真实的业务场景,当然无法从纯粹的数据中发现问题并制定运营策略


一般来说,大厂数据分析师有三个类型:能取数、会解决实际问题、能指导业务。

虽然都挂着数据分析的 Title,但这三个层级的待遇却天差地别,一个懂业务的数据分析师,月薪上 40k 简简单单。


但结合业务的数据分析能力需要长期的积累,并不是看几篇文章,学几个小技巧就能快速提升的。对于我们普通认,要怎么提升呢?

我的建议是:

1. 多看分析报告,琢磨他们的思路,多和牛人交流,包括参加一些专栏讲座等。

2. 产品/运营来给你要数据的时候,可以和他们多聊聊,问问他们为什么要这个数据,拿到数据打算怎么办。

3. 主动思考,在平时就结合业务场景去拆解数据、多实践不同行业优质案例,尝试理解每一个决策背后的原因。

但对中小企业的数据分析师,工作中能用到的技能本来就有限,大都是个“取数的”,去哪接触那么多大型、真实案例,更不要提去拆解,分析了。

学习这种事,我建议大家还是要站在巨人的肩膀上。推荐一下拉勾出品的《数据分析实战训练营》,因为深耕招聘行业,这门课完全基于企业最急切的痛点打造。

换句话说,学出来,绝对是最抢手的人才。

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相信大家都听说过拉勾,拉勾的企业资源相当雄厚,学完后,拉勾保证通过自己的企业资源帮你内推到大公司。

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为什么推荐拉勾?

除了上面提到的可以内推,这个课程还有两个非常厉害的地方。

一、 10 个实战项目,今天学,明天就用得上

在真实的项目中训练自己,就是成长最快的通道。

这是拉勾这门数据分析课会教你的十个阶段的技能,直接把行业最需要的技能和能力全教给你。

毫不夸张的说,如果把这些东西全学会,相当拥有了 5 年的数据分析经验。

       
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在线教育用户活跃指标分析与用户画像构建
购物APP用户行为分析
用户流失预测
……





这些都是行业中真实存在的需求,绝对接地气,够实用。

二、 课程由行业大牛领衔的教研组历经 12 个月打造。

没有所谓的“讲师”,导师都是实打实的互联网从业者。我们来看看这个阵容有多硬核。
专家阵容:
格兰杰老师-拉勾网首席数据专家 (P10)
10年数据服务/电商/互联网/金融/电信/游戏和团队管理经验 工作经历:滴滴/字节跳动/平安银行。

三丰老师--数据分析专家
技术总监,13 年技术岗位经验,资深数据专家。工作经历:中华网/实达软件。

无忌老师--数据分析专家
对外经贸统计学专业出身,8 年资深数据分析工作经验,工作经历:百度/爱奇艺/新浪。

……





总结一下,行业大牛导师阵容、300 多个课时(市面普遍是 100 个课时)、5 个月实战训练,签订内推协议,学成直接去大厂!

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本文章转载自公众号:Cool-Python

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