用10000小时学会Python，你也不会数据分析！

01

有三个故事和大家分享

（1）最近某线上汽车平台要搬家，一个数据分析师有跳槽打算，于是我们就攀谈了起来，总结起来就是：

①不爽：自己研究出来的数据结论，没有很好的应用到业务；

②既然这样：我在想要不要转算法，现在算法工程师需求这么大，工作应该好找。

（2）和一位教育公司的业务主管沟通，她工作15年经验，目前在一家教育公司主管公司运营招生方面的工作，主要和我讨论接下职业生涯的规划，现实情况是这样的：

①36岁

②年薪11万

③坐标北京

④精通Excel，熟练SPSS

⑤三份工作经历，前两份2年左右结束，最近一份10年

（3）一位韩国留学生，做的是用户行为研究，是我的学员，我帮她找到了某知名新媒体领域公司的数据分析的工作，过程有些坎坷，我们遇到这些坎：

①工作经验问题：如何弥补？

②逻辑思考能力如何解决？

③在国外沟通的状态，如何修正？

④公司主管期望上来就能干活，但是为什么公司对应届毕业生的期望都是那么的大

第一个故事是觉得数据分析技能没有得到很好的应用，第二个懂数据，对数据有敏感度，但是能力有限，第三个有技术，有能力，但是没有很好的逻辑表达。这个三个故事说明，数据分析不单单是学会工具那么简单，还需要有逻辑分析的能力，重度学习业务，更需要证明自己的状态，就是能让所分析的结果带来价值，证明自己，才有继续生长的动力。

02

剖析数据分析师知识结构

我之前做过这么一个模型，也是方便我来判断，不同小伙伴的能力，才能更好的推荐工作岗位以及提供学习建议。模型是这样的：

图1：个人职场能力三角矩阵

我认为三角是最稳定的，最里面的三角是个人的基本信息，这个图已经假定个人所在的城市和行业是固定的，然后用这个图来进行判断。

我来解释下这张图：

①掌握职场技能必备的是：业务能力、技术工具、理论基础，这三方面技能构成你能完成工作基本技能，但是如果你要是想顺利的工作，业务必须通透，技术必须过硬，理论必须夯实之外，你还要更多的沟通能力；

②如果你理论不错，还懂技术，说明本职专业是学这个的；

③如果你技术很好，业务技能懂，说明你是在一线工作，懂业务，有技术，但是理论不足；

④如果你理论夯实，还懂业务，但是技术一般，说明你在这个行业，懂，但是技术一般，可能是管理的职位。

⑤决定的发展，业务、技术、理论，其实是有你专业、工作经验、行业层级有关，他们是你一开始的选择，和你经历有很大关系，但是觉得一个人的发展是依靠主观能动性、逻辑思维能力以及沟通表达能力组合的，是综合的因素，考量一个人的格局和未来和选择有很大关系，但是这些选择又是由什么所有决定的呢？你本身。

03

成为数据分析师的关键

所以学习数据分析，你苦学了10000小时技能，你觉得你可以入职数据分析师，但是在应聘的时候遇见了挫折，觉得自己是不是努力错了。其实，不是，是你对这个职业不够了解，除非是基础类技能从业者，只是机械的工作，真实的数据分析师是不仅仅需要对于工具的熟练，还需要掌握统计学知识、逻辑思维方法，懂得用方法拆分分析框架，深度理解业务等等。

10000小时的学习让你掌握工具，但是用好这个工具才是关键，数据分析如何学习才能跳槽/转行成功？

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