数据分析超全基础知识
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2022-05-28 03:00
对很多人来说，2022年是艰难的一年，尤其是近期，频频传出大裁员的消息，让大家倍感困难。同时，很多企业也提高了工作要求，业绩不好，反正更卷了。
这种大环境下，很多同学都心存疑惑：
1、我怎样才能找到好工作？
2、我要怎样应对越来越高的工作要求？
3、如果暂时苟在现在企业，我还能学些什么东西，为未来做储备？
熟悉陈老师的同学都知道，我一向反对“一炮搞掂，包治百病”式的浮夸做法。只有具体问题、具体分析才是解决问题正道。
为了更好的帮助大家提升，我区分了两类需求：
1、入门级（经验较少、想转行的）
2、进阶级（已经入门，要解决工作中具体问题）
我为两类不同需求的同学们，都提供了丰富的内容，已发布在我的知识星球内。
▌针对入门级同学：求职辅导+面试指南
今年的大环境不好，强烈不建议同学们冲动裸辞，至少做好三方面准备：
1、技术上，丰富技术栈，适当补充《统计学》《常用算法》等理论
2、业务上，丰富业务场景，了解目标企业可能考到的业务知识
3、简历上，丰富简历内容，针对目标企业做好简历优化
这里有一些常见的套路，包括简历如何优化，个人介绍如何做，如何快速了解目标企业业务，如何丰富技术栈，已整理成三份专栏，收藏在知识星球，供大家参考。
当然，同学们在求职过程中，也有很多具体问题。可以加入知识星球的星友微信群，也可以添加我本人的微信，和我针对具体JD、面试情况，一对一讨论，还能从星友群找到同行，共同进步。
▌针对进阶级同学：分析方法+问题解析
同学们在工作中经常遇到下面问题：
1、不了解业务
2、没有分析思路
3、不知道这个XX模型管不管用
我和小熊妹整理了《数据分析九大方法》《经营分析入门》两个系列，将一些现成的分析思路提供给大家。
更有可能，有些同学行业很特殊，市面上找不到类似的方法。这时候可以直接来问我。虽然我也不是万能的。不过，我有12年工作经验，服务过互联网、金融、地产、快消、零售、家居、美容等15个以上行业，解决很多问题还是足够的。只要大家提问，都会得到爆肝回答哦。
类似预测模型、ABtest、用户画像等话题，网上分享很多，可到底现实中如何运用？也能在这里得到具体答案。
除了以上内容，知识星球内还有300+主题，150+干货资料，供大家参考。加入星球以后慢慢学习，再结合具体讨论讨论，进步会更快。
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