也有一个多月，我工作就满三年了。在职人员场中，三年是个坎，代表着从初中级转到高级，但条件是工作能力跟上工作期限。

我第一份和第二份工作，是做的数据经营，如今这一份工作，title是商业分析师。因为专业并不是数学课、计算机专业的，因此等同于改行，但也是理工科专业，有编程基础，因此相对性文科生而言会稍稍简单点，但改行之途并不轻轻松松。

以前见到许多 想改行的盆友，会问例如，女孩适不适合做数据剖析、文科生能否搞好数据剖析、数据剖析干什么的，那样的难题。

今日想写的，是三年来的一个汇总，也写一下我是怎么从一个连Excel都不可能的小白渐渐地成长的经历。想来像BAT那样的大神不容易就是我的阅读者，那我便擅作主张的把读我这篇文的盆友作为从前的我——刚上手的小菜鸟。

工作第一年——菜中之菜

我的第一份工作在一家小公司，客户很少，造成的数据也非常少。虽然岗位是数据经营，但经营的活占了一大半，也就是每日左右线商品，传照片啊、和设备技术性踢皮球啊这类的。数据有关的工作，便是每一天的日报，实际上也就两行数据，都是由后台管理导的。好在我有个较为搞笑的领导干部，教了我许多物品，我有不明白的他都是会帮我讲。再有就是专用工具Excel，最开始连公式计算if、vlookup这种最主要的都不可能用，更不要说这些公式计算嵌入、二维数组那样的了。

每日没事儿的过程中我入学Excel，关心了好多个微信公众号，每日跟随消息推送的小窍门学，感觉有效的我就用小本本记录下来，再自身建立数据训练一遍。

用一次是背不下去的，可是可以有一个定义，碰到困难的情况下，脑壳里有一个印像了解这可以用快捷方式图标完成，也可以了解用哪种关键词去百度搜索。

但是那一段时间我深陷了另一个错误观念，拼命学习培训数据分析工具。由于实在是不愿待在哪家好多个老总互怼的企业了，为了更好地可以换工作，每天早上六点醒来学spss、VBA、powerBI。那时候感觉学了那些专业技能，在履历上写的会漂亮些（手动式捂着脸）。可是学了并没什么用处，工作上没用到，好多个月以后就忘记了。

工作第二年——初中级数据投资分析师

第一份工作做了七个月，确实受不了了就走人了。来到一家金融投资公司，数据量依然较为小，可是涉及到的面非常广，好几种数据（局端、合作者端、服务平台端）。第二份工作发展非常快，由于单位就我一个做数据的。尽管经营的活也在做，好赖数据和经营一半一半。

在这期间，我是根据背数据掌握业务的。嗯，没有错，背数据。

头顶部商品日均uv，申请注册，销售总额这些，月度数据、周数据这些，每天早上去到企业第一件事儿便是先背一遍全新的各类指标值。长此以往，我也就保证了“心里有数”。召开会议领导干部问起來，我能无需看数据表就能讲出有关数据和转换，也可以一眼看得出什么数据有出现异常，赶快测步骤，发觉bug见好就收。针对推广设备的标价，也可以给商务接待一个有價值的提议。

这一份工作带来我的，是数据敏感度和对业务的了解。许多 数据剖析的岗位JD 里都提起了数据敏感度，实际上身为平常人（很有可能连高等数学都学得头疼的），像影片里那类对数据过目难忘的天才是非常少的，数据敏感度便是构建在对数据的掌握和了解上，一个一直在做电商数据剖析的人，很有可能对手机游戏业务的数据一知半解。

因此，若就是你沒有超能力，先背数据吧。

业务的掌握，是在工作中得到的。针对新手而言，每日都是会牵涉到新的物品，例如uv、ip、pv、埋点、日活、月活、转换率，如何评定转换率的多少，如何评定商品的主要表现这些。多学，多问，好脾气，谦逊。自然问以前先去百度搜索，别哪些不容易都扭头就问，他人的时长并不是用来消耗在你手上的。

这一份工作中，此外获得较为大的，便是学会了python，而且融会贯通。

日报周刊月报全是我做，每日的数据很少，可是十分杂，假如用Excel，我得反复十几次一样的实际操作。我是个很懒的人，反复几回就需要蹿火了。本来也是在学python，恰好了解python可以当Excel用，也就更为勤奋的学了。

每日我是单位第一个到的，9点工作，我一般八点半以前会到。到企业，就坐着工序看在线课程。例如安裝、应用、编码，先做一个大约得掌握。以后也是用文本文档学，例如电子书籍、知乎问答、打印出出來的实例教程这些。从安裝，到import pandas、read_excel，一步一步也就编了一段详细的编码，替代了反复使用的Excel。

最开始日报要花一上午做，用了python以后半小时拿下，包含免费下载数据，美化表格，写电子邮件。由于工作高效率的提升，领导干部也交到我大量的事儿，触碰的业务也就扩张了。

工作第三年——初级数据投资分析师

第三份工作，也就是如今做的，就实属于数据剖析了，沒有经营这些琐事。数据成交量放大以前的2个企业变大许多 倍，日报用Excel还好，周刊、月报就只有用Python了，Excel压根带不起來。专业技能层面，又增加一个oracle。sql实际上是相对比较简单的，在平台上随意学一个中午，再下一个navicate for mysql练个几日，新手入门易如反掌。

可是繁杂的查找就必须花费时间去练习了，终究sql的逻辑性和Python的不太一样。今年初，领导干部要做一个2018的年度报告，必须12个月的数据。以我目前的Python水准，解决12个月的就很信用卡。只有倒腾oracle，不要说，还真的是快，十分之快！

针对业务的了解，自然是比两年前更深入的。可是身为一个数据投资分析师，最关键的事情，并不是去叙述事情何时产生、怎样产生、造成了哪些危害，只是要依据这几种，去告知业务组或是领导干部，如何去提升，以后要往哪里走，如何提高销售业绩，这就是最重要的。

自然，如今对数据的解决高效率、专用工具的应用英雄熟练度，早已稳稳的适应得了现在的工作了，若是之后还必须提高，毫无疑问也会继续努力。但是相对于我来说，更主要的是了解业务，扩宽见识，掌握领域。

许多 朋友留言板留言时一定会提及不清楚自身是不是合适数据剖析，担心自身零基础新手入门难，或是文科生学不懂。实际上最佳的法子便是去试着。