2020年非科班转行数据分析可行吗？-技术圈

今天知乎给我推荐了一个很有意思的话题，点开有9万多阅读。其实有些了然于心，毕竟我也是半路出家数据分析的，之前也有很多担心。

这些都是我做数据分析师之前，面临的问题。刚毕业的时候，从事的是运营的工作，那时候运营岗位还没那么细分。公司没有具体的用户运营、活动运营、内容运营等职责划分，所以干的活还挺多（挺杂）的，基本上从产品上线的文案，到宣传，转化都全程跟进。

但是说实话，有2年都是在做重复性的工作，啥也没整明白。平时觉得自己工作挺尽心尽力的，boss给安排啥活都干了，但是到月度汇报的时候，老板问：

此时我内心慌的一批，快速发的自己的大脑，并组织了一串自己都不太确定的回答：可能是......嗯，，也许，，我也不太清楚，，，

还好老板比较nice，亲自给我指出应该关注什么数据，用什么模型去分析。剩下的，就是搜索能力发挥作用的时候了，为了查找这些模型我关注了15个公众号，买了3本书，看了1年半视频。

为什么这么长时间呢？其实有些模型当时也能看懂，遇到的问题也解决了。但是学习不系统，所以心里没底，不知道遇到新的问题该怎么面对，所以看了很多统计的资料、Excel、Python、R、Tableau等。也学习了很多运营和互联网产品、市场常用的数据分析模型，比如AARRR、RFM、5W2H法、漏斗模型

后来，我成功进入了数据分析技术小组。但是过了2个月小组就打散重组了，18年之后的趋势是，数据分析越来越融入业务了。原来的同事，分布在运营、产品、市场、销售等垂直业务组里，那么行业经验就成为了数据分析师的门槛。

现在做工作汇报，我不仅仅是记流水账，还会用模型去解释自己的思考，以及以后可以优化的方向。

我现在也为公司招聘新员工，做面试官的时候，在校求职的应届学生，我主要是考察他们的基本功。但是对于在职的人员求职，我更看重他们的业务能力，毕竟工具是容易学的，比如Python从0开始到能上手2个周就差不多了，但是对于行业的认知和判断，对于业务的理解和思考，现在市场上没有太多资料可以参考的。

如果有什么推荐的话，那贪心学院的《Python数据分析》是一个不错的选择，这门课的教学，不仅仅停留在工具使用层面，更重要的是教会你各个岗位的业务逻辑，这么多模型，该怎么结合你的场景去选择合适的。

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2020年非科班转行数据分析可行吗？