如果你是刚开始转行到数据分析领域，那么选择一个与你之前工作领域相关的数据分析师，那么会相对容易些，因为你自带业务知识。如果你已经是某个领域的数据分析师，那么跳槽的时候，要考虑换岗不还行，也就是在同一个业务领域深耕，争取成为这个领域的专家，这才能具备不可替代性。避免跳到一个陌生的领域。

可以关注这几个行业的数据分析师，作为自己感兴趣的领域进行深耕：1)互联网金融：风控/信贷/欺诈，杭州有好多公司招互金的。如果想往这个方向发展，可以做一些贷款分析的案例写到简历里。已经转行成功的社群会员周荣技当时就是超这个方向准备的：我是如何从制造业转...

稀缺，挤破脑袋也要挤进这个行业，甚至不惜零基础转行，但事实并非如此。企业根本不需要那么多数据分析师。由招聘启事可以看出，数据分析处理逐...

数据学习社 hello大家好，我是“查数姑”。转行数据分析三个月的小白。身边很多人看见我转行数据分析，纷纷投来了羡慕的眼光，觉得数据分析很赚钱。都想转行做数据分析，但是大家都只看到一部分，却不知道数据分析师也会面临自己的职业困境！入职数

想做技术且理性的工作…显示全部 ​关注者8被浏览767​从就业机会和未来发展视角来看数据分析的确是一片蓝海，现在企业都在忙碌的进行数字化转型，靠数据驱动业务发展，对于数据分析人才的需求量相当大，但是真正能达到企业业务需要的数据分析师又很少，所以现在转行数据分析师是一个很好的时机。而且你的工作经历对于学习数据分析来说也是一个加分项。

至于要学习多长时间还要看你是选择哪种学习方式了，一般自学要花的时间肯定要多一些，一两年都是可能的。另一种就是报班了，时间会短一点，像我们实训营的课程就是两个月的。对于没有做过企业真实项目的人来说求职会比较困难。

跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是犹豫...

如果你倾向于用手机玩游戏，那就选择...

有意转行，我希望你能理智看待转行这件事情——你是否确定要转行成为产品经理?但是今天我先来泼一盆冷水——幸存者偏差使我们看不见沉默的数据，我们也潜意识地选择性忽略了那些被筛选掉的信息，如，Nick转行失败重回老本、Sissy成功转行，入职3天惨遭辞退……作为专注产品经理...

拆解相关因素；计算逻辑，包含逻辑结构、触发条件、计算公式、展示效果等，几乎不负责具体的产品功能。如，滴滴拼车的拼车策略、京东商城的商品推荐策略

数据产品经理：根据数据做产品优化，具体工作内容因公司而异。有些公司的数据产品经理在数据部门工作，仅进行数据分析在这里插入图...

博主建议非科班出身者谨慎转行数据分析师，因为该领域低阶工作可替代性强，易受技术进步冲击。他提倡在现有岗位上培养数据分析思维，利用业余时间学习，并在工作中实践，将数据分析技能与专业领域知识结合，以增强职场竞争力。数据分析已成为各行业必备技能，无论是运营、市场还是其他岗...

至于工具，老李我始终认为思维和工具是相辅相成的，思维工具，你所使用的工具是根据处理的量级以及你要达到的目的选择的，什么意思呢？也就是说如果你的工作中，遇到的数据量不那么大的话，就没必要去学Python和R这些，把Excel学精就不错了。等到之后处理数据的量级大了，再去学Python和F...

点击前方目录可按需阅读，懒得看长文的朋友，也可以在评论区直接咨询，24小时内必回复~2022年来到8月份，在骁龙8 Gen1处理器普遍容易“发热”的问题上，小米12S系列、iQOO10系列、realme GT大师探索版等带着全新的骁龙8+ Gen1处理器上线，智能手机的性能水平又进入了新的高度。现在手机品牌那么

2017年6月底，辞职，开始了在北京的数据分析工作之旅。由于本科是数学专业，有一定的数学和统计学功底，Excel在学校和之前的工作中应用的比较熟练，MySQL、R、Python当然还都是初级水平，但还是找到了一份行业数据分析的工作。当时，既庆幸自己在本科的时候学到了一点皮毛，又后悔没有学精。

在转行数据分析后，换工作就有点频繁了，两年换了三份工作。当然每一次跳槽都是为了突破自己，因为每一份工作都有自身的局限性，接触的内容和用到的知识技能有限。但庆幸的是，每一份数据分析的工作都给我提供了一定的潜在发挥空间，借助在工作中可能的发挥空间，不断学习和应用新...

入职数据分析师的门槛越来越高了!!!真是让人下头!我也只能感叹，还好我有这运气! 作为0基础转行数据分析的我，深刻体会到数据分析是...

背景：在我分享了我从机械转行到数据分析以后的经验以后，一些姐妹收到了鼓舞，坚定了要转行的决心，同时一些姐妹也表达了一些困惑和迷茫，有些我能解答一二的，我会说几句，有些我也解答不了，所以我只能写写，我转行数据分析以后才发现的真相，希望大家也能谨慎的选择，多点参考意见吧。

我对数据分析师，尤其是大数据分析师，是有很强的滤镜的，大数据时代，数据的重要性不言而喻，我以为的大数据时代，就是从用户海量的数据中，找到核心的数据，做出精准的用户画像，用数据驱动增长，带来营收增长……总之一句话，我以为数据分析师是能够，指点江山，激扬文字，粪土当年万户侯……

从从市场营销转行数据分析，却发现数据世界复杂难懂，后悔当初的选择。延伸出来，我们谈谈数据转型，聚焦实战与未来。

初涉数据分析领域，如何快速上手？一位资深分析师分享了她的经验，强调业务知识与数据分析技能的融合。

案例分析：制造业转型之路

周荣技，一位从制造业转行数据分析的成功案例。她在转行前对数据分析知之甚少，但凭借制造业背景和自学能力，成功转型。

明确目标：选择与之前工作领域相关的数据分析岗位，更容易上手。

深入学习：利用业余时间学习数据分析相关知识，如Python、R、SQL等。

实践应用：结合实际工作，将所学知识应用到项目中。

行业洞察：数据分析人才需求旺盛

因为数字化转型，数据分析人才需求旺盛。但市场上真正符合企业需求的数据分析师却寥寥无几。以下数据揭示行业现状：

互联网金融领域：风控、信贷、欺诈等岗位需求量大，杭州多家公司招聘相关人才。

数据分析师稀缺：企业招聘难度加大，人才竞争激烈。

数据分析能力提升：企业对数据分析人才的要求越来越高，具备实战经验的人才更受欢迎。

数据分析师在职业发展过程中，需要不断提升自身能力。

深耕领域：在某一业务领域深耕，成为该领域的专家。

拓展技能：学习新的数据分析工具和技术，提升自身竞争力。

关注行业动态：了解行业最新发展趋势，把握机遇。

华为，作为中国手机销量第一的品牌，同时也是全球通讯设备的第二大制造商，其数据分析团队在性能、市场、供应链等方面发挥着重要作用。

数据驱动业务：通过数据分析，优化产品性能、提升用户体验。

跨部门合作：与研发、市场、销售等部门紧密合作，实现数据价值最大化。

人才培养：重视数据分析人才的培养，提升团队整体实力。

因为大数据、人工智能等技术的不断发展，数据分析在各个领域的应用将更加广泛。

数据将成为企业核心竞争力。

数据分析人才需求将持续增长。

数据分析将在更多领域发挥重要作用。

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