1、在学校，假如可以，尽量考个硕士再出来做数据分析

对于数据分析而言，大部分大学学的数据分析技能不够用的，而你真正想做数据建模，没有硕士，你不要想着毕业做这块，能真正运用数据建模的，只有大型公司（银行等），想进去必须要硕士及以上，一个硕士你做数据分析会比其他人快至少三年

个人感觉学校应该专门安排三个选修课程，系统讲述数据分析流程及软件介绍：数据库、数据分析软件（excel、python）、数据可视化（powerbi等）

2、不要相信数据分析就业很大，那只是隐形需求

a、市场对数据分析的技能需求高，而不是数据分析岗位

b、数据分析与业务非常相关，涉及到不同行业，虽然对于数据分析本身领悟了业务分析的技能做什么行业都行，但招聘的公司会对你行业经验有严格要求

c、数据分析岗位对大多数公司都是一个很重要的岗位，但大多数公司不会单独设立这岗位，会在其他岗位涉及数据分析需求，另外大多数公司对数据分析认知偏低，大部分岗位偏统计，即使是大公司，所招聘的数据分析很多时候也只是某项技能，不会说这岗位是爬虫数据分析，都是叫数据分析师

d、很多数据分析岗位都是外包性质，类似于it，在电商是代理电商，这些公司对数据分析的需求相对多，但同样的乙方你要面临甲方的压迫

3、想从事电商数据分析的，建议一开始一到两年做电商运营，除非是大公司且有数据分析经验主管

a、电商运营是很需要数据分析的，而大部分电商运营很缺乏，见识过很多做到电商经理都都运营得一塌糊涂，你边做运营也可用数据分析做你运营工作

b、只有少数公司才会单独设立数据分析，而大部分数据分析都设立在运营、商品下面，你被别人管倒不如自己管别人

c、运营能更快的做到主管岗位，以一个电商公司数据主管所需要的经验会比电商运营店长高得多，但业务为王，直接产生价值的岗位会更容易获得报酬

d、电商数据分析，所需要的业务知识和技术经验积累，很恐怖，一是你一开始出来很难遇到这样带你的主管，还需要公司领导有一定的前瞻性

e、电商运营涉及到的很多方面的知识，运营、推广、搜索、人群、商品、设计、活动策划、仓库、质量等等，刚毕业的数据分析人员，涉及到这些，对你以后择业非常有帮助

4、软件技能贪多吃亏

数据分析软件真的很多，不要去盲目学习各种软件，只要对他们分类就好，专门学好excel、mysql、python、powerbi已经足以承担大部分的数据分析工作，我也专门写了类似的参考文章

5、生意参谋-品牌数据银行，你想做电商、或者商业数据分析，搞懂这两个

a、大部分平台的数据后台，基本雷同，而生意参谋是目前最完善的，涉及全面（实时、活动、流量、页面、内容、直播、市场、竞品等等），无论是要平台公司搭建自己的可视化报表，都是非常好的，可以多去听听钉钉群，想想怎么运用里面的数据做分析

b、品牌数据银行，是一个全链路、全平台的人群运营工具，理解你就是王

6、一家公司，数据分析最重要接触IT、运营、上级老板

a、这里说的it是指，这家公司所拥有的软件，erp等各种软件、是否有信息部，这是一家公司硬件水平，决定了你目前能做到什么程度，例如一家化妆品公司也许有美业研究院，里面就有很多数据，一家服装公司有云衣的数据账号，或者pop的行业账号，有很多数据就可以顺手牵来不用自己花费精力；erp是重要的订单来源数据，订单数据是一家公司很重要的，完善程度决定了你可以为公司做的深化程度，并且订单表是你以后叫技术改或者用的重要数据；无论你做的什么岗位，和技术的沟通程度往往决定了你做这个事情的深入程度，手工化-报表化-系统化-智能化，是一个过程

b、运营，运营本身会做很多数据，了解他们数据存放位置，了解目前做了那些，你能知道这家公司的运营程度，需要你什么帮助

c、上级老板，数据分析能做到的程度，往往和你上级老板的眼界有关，他们定位的数据分析，就是你要的做的，

基本了解了以上三种，你就知道你大概能做到什么程度，做什么能快速让他们了解你的实力

7、自有品牌无论是你在做商品、还是在做运营等等，你都要理解你要做的最终目的是品牌数据分析

做数据分析，不能局限于某个框架的数据分析，往往很多人都会要数据分析分析一个东西给出结论，但数据往往是片面的，我们需要的是全局的把控

在电商，最多数据分析就是在商品，商品部往往会招聘数据分析人员，但很多时候，商品研究多好，在运营端口都是一塌糊涂，你产品设计多好，运营不了解你还是一样

所以要明确一点，无论你做的是什么样的数据分析，品牌数据分析才是你最终的目的，你的思维才不会局限于此，一个强大品牌，需要再推广、运营、商品、活动、人群、技术协助等等做很大的努力，当然，你在商品部，你要围绕商品去辐射推广、运营、人群、技术协助等，我只是告诉你做事情的思维点，而不是你去抢别的部门的饭碗。明确自己要去理解业务的东西很多，了解更多业务，你才能知道你做的到底有多强。

当你明白公司其他人都在做什么，你业务分析能力已经达到一定的高度。往往很多公司数据做得很多，但整体分析程度还是很低的，就是没有真正做到品牌数据分析。

8、往往大公司，你所处的位置是属于业务或者技术，假如不是，你要从业务和技术方面都要去努力

数据分析，是比业务更懂技术，是比技术更懂业务，所以往往数据分析的工作会分为商品数据分析、运营数据分析、推广分析、ETL、BI工程师、数据开发

业务方面，完善业务基础数据，完善业务分析逻辑，推动业务变革

技术方面，简化数据获取、数据处理、数据分析流程

9、很多公司没有数据分析或者技术的概念，因为数据分析是在不断的滚雪球、沉淀的过程

往往很多人做数据分析，甚至外面的公司人员，不理解数据分析，或者觉得公司数据分析没有给到很好的帮助，这类似于对一些公司往往一开始没有技术人员，甚至很多公司外包技术，因为他们不理解这些岗位是一个沉淀的岗位，就像你现在付出的工资，也许他们第一个月创造的价值很低，但是通过不断技术改造、数据收集整理，当数据达到一定程度，所有的业务都是有点创意的事情。想做大做强必须在技术、数据上投入

10、数据分析主要分为

数据分析很多招聘的名称都是数据分析，但你看招聘内容可以对数据分析进行划分

a、外包数据分析 数据库、python为主要技能，面试会考，一般各种外包公司招聘，偏技术为主

b、运营数据分析 会涉及品牌数据银行、策略中心等人群数据，主要excel、ppt为主，python加分项，业务分析为主

c、商品数据分析 会涉及商品整个流程的数据，库存、周转、选品等，里面的指标要知道，excel、ppt为主

d、推广数据分析 会涉及信息流知识，ppc等等指标要了解，ABtest为重要，excel、ppt为主

e、爬虫工程师 python等爬虫架构，可能会涉及其他软件知识

f、ETL工程师 python、etl工具、数据库等

g、可视化数据分析 powerbi、finebi、tableau等，数据库知识、etl工具也需要了解

h、数据建模 数据库、python知识，银行等会涉及sas等，要熟悉机器算法等

11、遇到以下上司，你需要稳住心态，熬是您最好的办法

a、您上司很可能是一个设计很强的但对运营一点不懂的品牌经理；

b、很可能是一个基础运营的不懂品牌策略的运营总监；

c、很可能是一个百度出来的高管而现在从事电商运营总监（实际对电商运营基础不了解）的公司总监

d、能说会道而升职但只是半路出家的数据经理

e、只是推广方向的经理，但是公司体制，推广、数据合在一起的，兼任数据分析经理

12、这个世界的真理

这个世界需要的是默默耕耘的人，咸鱼未必是个坏事，梦想也要按部就班，1000元有一千一百元的梦想，而不是1000元有一万元的梦想；不要把工作事业当做梦想，而是把喝一杯奶茶、去某个地方旅游等生活当做梦想，你才能很好的工作，忍受工作的苦难。

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