京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我是如何走上数据分析之路的丨CDA学员分享
上周末,有幸受邀参加CDA广州校区的一个沙龙活动。
此次活动邀请了三位往期学员,与正在CDA实习的一群大学生交流在CDA的学习经历及工作后的感想。
我是第二个发言,本来是让我简单写几页PPT的,但周末因工作原因,来不及准备。
还好在我前面讲的同学,讲了一个多小时,我边听他讲,边在思考我要讲的内容,当然来之前,已经是有了初步构思,最后确定讲四部分内容,听上去内容好像很多,其实并不多,讲完我看了时间,应该是不超过十五分钟。比较遗憾,这次准备得不够充分,如果以后还有机会,我一定会做好充分的准备。以下是我在交流时主要讲的内容。
01
首先是介绍我的工作经历,及为什么会走上数据分析之路,中间又是因何参加CDA的脱产学习。
从11年毕业到今年,七年时间,前两年还是在探索的过程,从事一些比较基础的工作,俗称打杂,到14年开始接触数据分析工作,三年的时间基本将一个岗位的工作做到滚瓜烂熟,经常不到半天就完成了一天的工作,剩下的时间都是自己的,这样的状态持续了一段时间,后来发现如果一直这样轻松,那我早晚有一天会被淘汰,说直接点,想加薪、升职,或者跳槽找一份待遇更好的工作,难度不小,毫无疑问,我的职业生涯进入了一个瓶颈期。
16年底离开了上上家公司,当时找工作可以说不太顺利,有各方面原因,当然主要还是自己能力上还比较欠缺,面试时少不了被鄙视。
最后进了上一家公司,工作不久,我自己是不太满意的,那时是17年初,当时了解到CDA在深圳有一个培训,是在下半年,我心里就想,上半年还是安心工作,6月份之后就去参加脱产学习。
回忆往昔,从去年7月8日离开广州,到深圳学习,距今将近一年,10月14日答辩完回到广州,三个月的时候一晃而过,我可以自豪的说,在深圳的三个月我没有虚度,每天都在学习新的知识,晚上或者在教室,或者回到住的地方继续学习、复习,这三个月还能保持打球、跑步。
课间我是经常请教老师问题,与其他同学交流学习心得,并且也在思考,学的知识、技能,哪些是可以在工作中运用的,能够从更高的角度认识、总结我过去几年做的工作。10月中旬回到广州,开始找工作,这次就非常顺利,我是我们那期最先拿到offer的,薪资待遇、工作内容基本符合我的预期,我就没有挑三拣四,毕竟,居“大”不易,还是要养活自己。
以上是对我的数据分析职业生涯的一个简单回顾。
02
第二部分是讲我在工作中的心得体会,主要讲了三点。
第一,要保持不断学习的心态,尤其是在这个飞速变化的时代,从大的方面来说,共享经济、共享单车的火热,也就是近两三年的事,现在流行的东西、热门的东西,两三年后还会这么热门吗,谁也不敢保证。
我举了两个例子来说明,上个月结束了又一年的高考,最近开始填报志愿,朋友的亲戚高三毕业,闲聊中谈到,弟弟妹妹、堂弟堂妹如果问到报什么专业、选什么学校,我们作为过来人应该如何给出建议,我的看法是现在热门的专业,三四年还会是热门吗,谁也说不准,毕业后很多同学从事的工作与所学专业关联并不大,这是一个例子。
另外我还以我们在数据分析中所使用的工具为例,当下最热门的工具是Python,而前几年首选是R,再早之前SPSS也流行过一段时间,工具不断推陈出新,作为一名数据分析师,需要持续更新自己的技能,如果只掌握一种工具,个人认为是不够的,理想情形是熟练掌握其中一种,同时对其他工具也要有所涉猎,有时候工作中只用一种工具还不足以解决问题,掌握多种工具意味着可以从不同的角度对结果进行验证。
第二,要有自己的目标,有自己的节奏。第一位学员在讲的时候,有同学提到数据分析师薪酬问题,我们可能更多时候看到别人如何风光、体面,拿高薪,但别人在背后的努力我们又知道多少?
我的看法是与其把眼光放在别人身上,不如把眼光聚焦在自己身上,如果我通过自己的努力,每年都有进步,都有加薪,我觉得就很不错了,不要去跟别人比较,比较的标杆应该是过去的自己,朝着自己设定的目标去努力。
要知道、了解自己所在行业、领域内优秀的人物,以他们为榜样,激励自己不断进取,而不是去比较我的某某同学又买车、买房,在我看来一味的攀比车子、房子,是完全没有意义的。眼光既要向外,更要向内,要问问自己想要的是什么,尽量少受外界的影响。
我说这些都很容易,但要做到却是非常难,如果你在思考之后,不管是物质上,还是精神上的追求,都是值得去追求的。
第三,多总结、多思考。这点是今年以来在我的文章中反复提到的,做完一件事,要去总结、复盘,哪些做得好的,哪些要继续改善的,工作上才会更精进,所谓的经验就是一步步总结而来的。
以上三点是我讲的第二部分内容。
03
第三部分主要是通过一个案例,介绍数据分析职位的具体工作内容。
案例是我上两个月做的一个专题分析,输出完分析报告后,我专门做了总结,从接到需求,与业务人员沟通,然后提单、取数,又要与技术人员沟通,取数之后是数据处理工作,数据清洗后,做分析,写报告,把整套流程记录下来,回应了我在第二部分中提到的多总结。
以上每个环节都计算出消耗的时间,如果下次继续做类似的需求,那我就知道哪个环节需要重点关注、推动,做一个专题分析大概需要的时间。
这样的文档,如果有其他同事接手,也有参考价值。
04
第四部分讲了我近期对数据分析职位的思考,及我自己的职业规划。
去年我在CDA学习还是第十二期,马上要开班的是第三十二期,一年时间增加了二十期,每年都有一大批应届毕业生进入就业市场。
虽然现在数据分析很热门,统计学、数学、计算机等专业的学生都能做数据分析工作,而且越是热门的地方,越能吸引更多的人,若干年后行业对数据分析人才的需求达到饱和,作为有一定工作年限的在职人士,相比职场新人的竞争力在哪里,壁垒、护城河在哪里,假如公司要降低成本、减员,毫无疑问,最先受到影响的就是薪资高的职员。
假如某一天真的遇到这种情况,我该如何应对,这是我最近在思考的问题。
如果我在三年前、五年前就开始准备,即使真的有这一天,那个时候,我相信我能够从容面对。今年以来,我开始写一些数据分析相关的文章,包括技术、技巧类,也有我在工作中的思考、总结,以后如果我不在企业从事数据分析工作,我是不是可以到培训机构担任培训讲师,比如说CDA如果招讲师,作为有企业背景,又具备一定演讲能力,转型成功的可能性自然会更高。
除了在培训机构担任讲师,如果企业有数据分析培训的需求,以我的能力是不是可以承接此类需求,以上提到的都是未来我可以做的事情,现阶段我认为部分的事情我也能做到。
当然目前来说我还是会继续深耕数据分析方向的工作,海量数据处理、数据可视化,如何将在CDA所学的知识、技能运用到工作中,对我来说,都是有继续提高的空间。未来有机会的话,我希望是可以往数据挖掘、数据建模方向发展。
分享完后,在场的老师向我提了一个问题,我在最后一部分提到转型的问题,老师问我是不是对数据分析职位不看好。并非如此。我个人还是非常看好数据分析职位,这个职位能做的事情可大可小,往小了说,做报表,出日报、周报、月报等,是数据分析职位的工作范畴,往大了说,机器学习、深度学习、人工技能涉及到的基础也可以归到数据分析。我的思考只是做一个最不理想的打算,也可能是杞人忧天。
以上就是我在那天活动上分享的内容,希望以后有机会与更多的朋友进行交流、学习。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08