转行数据分析真难，终于入职了，被裁了！

7月初入职本地互联网大厂，颤颤巍巍去上班，大小周，为了上岸拼了！ 我是如何进入数据分析岗，在家学sql增删改查，碰上初创公司招聘，hr迷迷糊糊就招了我。一边工作一边学习，再把知识用到工作中，用到sql连接两张数据表，Python处理百万行数据，思路就是做大型数据透视表。工作没有人带，自己一步一步摸索出来的工作方法，所以特别想进入团队跟着大佬。初创公司快倒闭了，我就裸辞出来了。 裸辞后认真学了mysql二级，就是要多写多练，以前连select group by都不会拼，碰上手写代码笔试就死翘翘，再认真捋了一遍Python基础。我发现不管做什么行业先打牢基础，初级岗位要求不会很高，基础牢才能继续升级打怪。 面试数据分析岗要求会使用sql和python，由于我之前的工作使用过sql和Python面试很快通过了，不要求笔试，过几天就拿到offer了。 入职一个多星期，前辈都是些刚毕业的小年轻，我已经毕业好几年了，转行一年，要虚心学习。前辈先让我熟悉一下报表，用sql做多表连接，给了几次练习作业，难度暴增。第一个是简单报表，写了一个下午，挺简单的；第二个是日报，分为好几个模块，每个模块查出6张表再连接，总共写了300行代码，再导出Excel做图，为了赶时间后面几个模块没有做多表连接，做图调格式也很费劲。sql基本上是select join on，同事没有教我写sql，因为前几次练习写得不错没必要教了。 Python还没开始用……

2021.7.14

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开始写Python了，用plt写周报图，sql代码前辈已经分享给我了不用自己写，直接导表就行。有条形图、散点图、环形图三种，组合成十几页的周报。写日报用Excel来展示调格式太时间，所以要求用Python做图。唉，一天下来才写了一张条形图和散点图的组合图，可以作为模板写后面的图，明天写环形图，再把它们组合子图。

来了个数据开发实习生，很年轻像是00后，组长亲自指导，我瞄到了实习生写Python，具体写什么没仔细看。有机会抓她来盘问盘问。数据开发好像是DBA。

2021.7.15

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好多人了问我怎么学怎么找工作，那就详细说说吧。学了7个月

sql：学基础select，还有计算机二级mysql，里面包含了数据库基础知识，建表建库、视图、触发器、函数、PHP，面试可以说学过但不常用。有条件的可以考个全国计算机三级数据库或者软考。面试前去做一遍sql面试50问，手写代码。

Excel：vba，power query，地图，数组，动态图表，仪表盘。

bi：powerbi或者findbi，有公司招聘要求会这两个软件，但是我没拿到面试机会不了解怎么面试。

Python：小甲鱼基础课程，搭配课后练习，想死的心都有了，太难了。数据分析三部曲np、pd、plt上网学，再看《利用Python进行数据分析》，我看了两百多页。同样可以去考Python的证

统计学：大家都忽视了统计学，面试一定会问到的，问题比较简单不用怕，平均数中位数方差标准差。我在mooc上完了统计学基础课程，并且复习了一轮。

找工作：我没有特意去找互联网大厂的工作，只要有公司叫我去上班我一定会去的。互联网中小公司招聘有做大数据分析的，大数据就很难了用到算法，基本上不会有面试机会。也有传统企业岗位，企业有线下连锁店或者网店，每天产生数据但是不是非常庞大，就需要有人做整理汇报，这种门槛比较低，更偏向于经营分析。互联网电商大厂会机会比较多，离职率高，招挺多实习生的，年轻人可以去试一试。

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大小周终于结束了，周报拿了同事的脚本直接导出数据，一头闷plt做表，时间来不及，拿了同事的Excel模板来做图，核对数据眼睛都要瞎了，还是自己写的好。

同事问我为什么不上Python刷数据，会更快。我……连过数据库，可是好复杂啊，于是上网学习搞了几个库pymysql，sqlalchemy，pandas，测试一下能导出表。这是最简单的导出方法了，不用关闭游标之类的啰啰嗦嗦。

问同事怎么在Python刷数据库，他说写个for循环一条条读出来成一个个元组。我才懒得写for循环呢，数据分析就应该用pandas。前辈用Python的需求就是办公自动化，自动导表生成日报周报这些经常性事务，可以实现，只是要费点心思。

2021.7.17

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真是炸裂，尴尬得脚趾抓地，组长看了我写的sql运行太慢了，教我优化，还把我写的sql发到群里公之于众，拉出来鞭尸。我就是套娃套娃，没用上索引，查表能花10分钟。别人写的sql都点了美化，我看着晕。上网搜sql套娃，第一张表受尽折磨，哈哈哈真实。

2021.7.21

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组长突然跑来问我怎么用Python查一年的数据，被问懵逼了，还好我以前做过类似的合并数据。用Python写for循环，把变量套进sql里面挨个运行，再挨个合并，不知道这么写对不对，够不够简便。sql不能直接查整年的数据，数据量太大要运行很久，查一个月才用几十秒，查一年一个小时都查不出来。在Python查过一次大的表被强制退出了。

还问我是否了解数据仓库，真不了解，答非所问，只是感觉同类的表哪个数据库都要它，是不是数据冗余？今天上网搜了数据仓库ods、dw、dm的意思，数据库就是这么命名的，居然到现在才发现，仔细翻了里面的表确实是这个结构。大多数教sql的课程都不会涉及这个理论。ods是最简单直接的业务数据，dw是数据的整合拓展，dm库大多是统计数据（计算订单量销售额求和计数）。

2021.8.18

工作危，裁员，快下岗了，抓紧时间刷技能。

2021.8.29

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一个同事辞职了，还得缩一个，危险。9月工作运势不好，与领导关系也不好，具体怎么不好我也说不上来，就是占卜运势不好。

数据越来越多，导出数据有时候连一个月的都查不出来，要分上半月下半月查，数据汇总又不能分拆上下月，只能全部导出拉到本地Python处理。sql脚本已经写好，就是运行不出来。没用Python写过两层合并订单信息，平常都是用sql写的，摸了好久，紧张着急，一惊一乍的，终于在下班前做好数据了。

领导安排我做一张大表，一个劲问我什么时候做好，好怕返工，导出数据要几个小时。Excel的最大行都放不下一个月的数据，需要分表，捣鼓了390M的数据，领导的电脑打不开，哈哈哈，换了一台勉强打开。一天下载了4百万条数据，真怕组长拉我出来鞭尸，还好鞭的是其他同事。最后数据通过了！

2021.9.3

转正了。有问题问同事得到的答案都很笼统，不能解答，不想再问了，不知道是他们不想回答还是本来表达不清，直接去问组长更快。

脚本写得多，处理数据更得心应手，还是得多练。

10.12

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同事被裁员了，同期就剩我一个人了，交接给我几个月报表。天呐，11月1号还是星期一要出周报，最怕数据库没更新完，写报表写到一半发现更新了我的数不对。每天沉浸在自己的世界里，时间过得很快。

下个月出报表，需要在2天内做完二十几张报表，不知道以前其他部门写这些表需要多久，反正对我来说挑战巨大。从8号左右接到任务要做，晚上回家再复习Python基础和学vba。目前要写三套程序大概有1000行，一个是导数的，一个是本地整理数据，一个是Excelvba改数改格式。每天都很头晕，要对数整理前几个月的数据，因为报表用到环比，前几个月的数据翻车整份报表都会翻车。还有跟领导确定取数逻辑，天天来问我写得完吗？哦嚯，还有1天时间，Python部分写完了，还在折腾vba。

导数部分就是sql，有个sql特别头疼，查一个月查不出来，需要按天查，再合并。本地部分特别繁琐连表merge写了28个，把sql的表合并，生成大表来检查，发现有错就改下载的数据，绝对不能改生成的大表，因为下个月不会引用大表的数，改了也是白搭。拆分成二十几个城市表，数据基本上取完了，vba用来美化和改一点Python难改的地方。不推荐用openxlpy操作Excel，一是看不见表的样子，二是功能太少。

从刚入职写Python憋好久写不出几句，到现在能处理各种报错。报表的Python代码没有太多嵌套，能运行就不错了，以后有时间再优化代码吧。

2021.10.31

入职半年了，11月初换了新领导，磨合中，领导交代的事情能顺利做完，挺满意的。日常工作越来越多，表格越来越琐碎，时常忘记发报表，所以简单的日报周报表交给Python自动生成，再自动发邮件。

最近在重学Python，常学常新，感概当时不理解的知识现在有点开窍了，阅读代码没有以前那么吃力。建议大家入门后去看官方文档，转中文版基本能看懂。pandas官方文档是英文，配合翻译软件食用。

准备招新，招聘要求是工作能力跟我一样的，我去当面试官了，刚刚出好面试题（不要问我题目是什么，但凡你们把知识学完都能答对），基本上是我工作中遇到的难题，全部答对就能做数据运营了。题目分Excel、sql、Python三大块，基本上是上面说的“我如何学数分”用到的知识，基础要扎实。

我总觉得自己会的别人也理所当然地会，面试看看是不是这样。

2022.3.11

公司高层对数据分析认知不足和狭隘，无法认同有代码+统计学+财务的人出现，他们天然地认为会分析和会处理数据的不能是同一个人。分析手段仅关注如何利用做财务分析。其实报表的财务分析大而粗，时间滞后，不适用公司内部的精准运营。真正做到精准运营的是经营分析，对公司全方位多角度深入观察，提出建议。AARRR模型、RFM模型、漏斗模型这些经典模型都没做过。所以，我在公司是无法出头，无法升职加薪。在数据处理方面已经得心应手，在分析方面是一片空白，我变成一个孤岛，没有人能交流，心里很压抑，有一股怨气无法发泄。公司的薪资福利待遇休假全部跟不上，我就是个可有可无的高级取数工具人，打算在今年离开。

入职一年后有新的感悟，数据分析不仅仅是写代码数据处理，还要结合统计学、经济学、线性代数、高数。如果你学习一个领域的知识很迅速，那就深耕下去。一年里我的成长很快，越学感觉越无知，有更广阔的领域等待我去探索。

非常感谢大家收藏。

2022.6.9