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被“毕业”了,32岁的数据分析师怎么办?
2023-06-21 09:44:00
来源:接地气的陈老师

 

有同学在知识星球私信我,问了个尖锐的问题:“32岁被优化,工作又很难找,咋办!”其实不仅仅是32岁,今年大环境确实不好,很多同学要么面临优化,要么已经被毕业了。今天就集中跟大家分享一下,咋突破困难。

1、焦虑完全没有必要

28~34岁这个阶段,正是职场当打之年,有经验有能力,年龄又没撞线。注意!现在是6月份,本身并不是招聘旺季,所以困难是短期的,这一点大家一定要有信心。28~34岁的焦虑,很大程度上是生活给的。所以比起焦虑,可以先算算帐,看看日常开支,只要能维持住,就沉住气找工作。

2、梳理经验是关键

对于28~34岁的数据分析师而言,经验是非常宝贵和值钱的,是区别于刚毕业的新人最大的优势。有些同学沉不住气,一着急就想把《统计学》《机器学习》《因果推断》之类的搬出来提升下自己,结果会发现:完全卷不过刚毕业的新人。毕竟工作中很多时候用不到这么复杂的原理。这就是以己之短,攻敌之长了。

3、突出优势经验

可能有些同学的经验累积更多在业务方面,比如经营分析、专题分析、策略分析等等,有些同学的经验积累更多在技术方面,比如报表开发,模型开发,BI开发。在积累经验的时候,要区分两者,哪一块做的项目多,工作积累多,就拿来当主线。另外一部分做辅助。本身企业在招人的时候也是有所侧重的,没必要因为自己不熟悉某个领域而唉声叹气,总有适合自己的。

4、一专多能有优势

注意!虽然说有一个主线,但是会的东西肯定越多越好。特别是业务上的主题,就是一个业务ppt+一份数据表的事,多做做功课收集一些,增加些见识,完全没难度。比如BI开发,可能自己只做某个业务的看板,多收集下别人的看板,也是随手的事,但效果很好,艺多不压身。往往见识太窄的,面试第一轮可能就被淘汰了。

5、不要忽略“简单”工作

有些同学会有害怕:我做的也没啥亮点,感觉在市场上没竞争力呀。其实完全没必要。因为大部分同学不是奔着CDO的位置去的。对于普通的高级分析师/数据分析组长岗位而言,只要能匹配岗位要求就行。而匹配岗位要求,系统性与全面性是第一位考虑,并不一定需要做的惊为天人。

 

比如常见的招聘要求:

(1)负责XX业务线/事业部指标体系搭建

(2)完善数据监控体系,挖掘业务问题

(3)支持活动、流量、运营、产品分析

(4)提供有价值的业务洞察与分析建议

 

这些都和知识面有关:

(1)一个事业部,涉及采购、研发、生产、运营、销售等多个环节

(2)数据监控,包含了对各环节监控,大促/新产品/新地区等多个场景的监控

(3)活动有很多种类型(品牌/效果),用户运营有很多子类别(拉新/复购/留存/转化)

(4)业务支持也有很多种(对全新业务设报表/测试新想法/预测走势/分析问题)

 

自己经手的种类越多,处理的问题越多,就越有优势。一提起来能把整个流程,各种情况娓娓道来。这种表现本身就是“经验丰富,能力卓越”的最好证明。而且这部分经验是从业5年以内的新人完全无法相比的。

6、不要忽略“一般”工作

和上一条相对应的是,有的同学觉得“我的公司不是行业第一”,“平时做得质量一般”,导致自己很心虚。其实这并不是很大的问题。因为本质上数据分析是个技术岗,不是业务岗,必须要通过销售额,用户量来证明自己很厉害。反而,处理的细节问题很多,遭遇的难题很多,能充分证明自己的能力。特别是涉及数据质量问题,面试现场一讲起来,大家都是老泪纵横,很容易引发共鸣。

7、充分利用现有资源

和上一条相对应的是,有的同学觉得“工作中做的内容太单一了,项目经验有些少”。这个完全可以用现有的数据资源+自学来弥补。

 

数据分析,是少数几个“不需要领导审批,就能自己干活”的岗位,比如

(1)只要手头能接触到用户数据,那RFM,用户分群就能自己做起来

(2)只要手头能接触到销售数据,那人货场的分析就能自己做起来

(3)只要手头能接触到商品数据,那关联分析、ABC分类就能自己做

(4)只要手头能接触到运营规则,那可以根据规则自己提数看效果

(5)只要手头能接触到连续型数据,那时间序列预测就能自己做起来

(6)哪怕接触不到财务数据,也可以参考行业内上市公司数据做杜邦分析

 

这些都不需要等着领导安排,自己提数自己干就好了,趁着离职前还能摸到数据库,赶紧做起来。即使已经离职,也能在网上找数据集练习,然后结合自己的业务场景来讲解。

 

特别是对于复杂的算法模型,大部分时候面试就是纯粹卷一卷,并不会真心用。能结合自己之前公司的业务场景,讲清楚:

为什么这个算法不适合前司

果强行怼数据,会有什么表现

理想情况下,采用模型会怎样

基本上就能赢得面试官的信任了,比那种“模型crazy”的新人要靠谱得多。

8、仔细甄别招聘需求

切记,不要一着急,一天投500份,然后等一周没回应,这样海投失败概率很高的。建议每天选10~20个,先了解下对方需求再投,成功率高很多。

 

看招聘需求的时候,注意对方是否对特定业务场景,比如:

产品分析(一般会考埋点、ABtest)

渠道分析(到底丫有哪些渠道)

商品分析(到底丫是啥商品)

用户分析(到底丫面对啥用户)

如果有特定业务场景要求,最好下载对方APP去对方门店体验一下。如果没有,只是“支持产品、运营等业务部门的数据分析需求”,那样有可能考的业务问题不会很细。总之,提前看看对方企业的要求,比盲投强很多。

9、被人嫌弃不要慌

强烈建议大家做面试记录表,看看自己在哪个环节被人嫌弃,被嫌弃的理由是啥。今年我辅导的同学里,发生了好几次,嫌弃一堆只为降点薪水的事。这种一边嫌弃能力不行,一边发offer但是压薪资的行为就是PUA。

 

但是如果真的是下面这些情况,就得注意,做好记录回来及时复盘,看看问题在哪里。

(1)招聘需求和实际面试不匹配

(2)招聘中,HR评价很低,没安排下一次

(3)招聘中,在具体工作问题上和用人部门聊不妥

10、制定计划慢慢做

一般正常年份,9、10、11月会有部分秋招捡漏的机会,这时候岗位比春招少,但是质量高一些,可以尝试。总之大家做好准备,一定能突出重围的。

接地气的陈老师
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接地气的陈老师
接地气的陈老师
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