实际工作与自学有哪些区别？

我是吴小剑：

从开始加入社群算起，到现在工作，已经过去两年了。直到最近才提笔，来谈谈这两年工作的感受。

1.学到什么程度可以找工作？

面对着高耸入云的技能树——统计、SQL、分析、可视化、算法等各类能力要求，是不是都得学完才能出去‘闯荡江湖’？

这个问题需要根据具体职位具体分析，如果你是想先找一个初级数据分析师、、商业分析师或者运营的工作，期待在工作中锻炼自己的能力，那么我的建议是跟着心仪职位的要求进行有计划性的学习就可以了。

一般这类职位要求的技能有：基于Excel的数据透视表、Vlookup函数及基础可视化、PPT制作分析报告、常用的分析方法。当你对这些基础技能有一定程序的掌握后，就可以开始投递简历参加面试了。

在面试中，最重要的点并不是工具的掌握，你可以对Excel没那么熟悉，但是一定要具备数据分析解决问题的能力，也就是掌握常用的分析方法，知道工作中某个业务问题如何解决。例如， 销量下降了，如何分析原因。

2. 实际工作与自学有哪些区别？

很多小伙伴在自学的时候，会有一个过程叫自我发问。面对这个数据，自己问自己问题，然后自己在数据中探索。

我看了许多初入门的小伙伴们的自学项目，很多面对数据集提出的问题都是很简单且无意义的。

比如面对着销售数据会问哪一天销售额最低？销售额的时间趋势？哪一家门店的销售额是最高的？

诸如此类的描述性问题，其实在实际工作中并不是主要关心的问题。其实工作中更多的是侧重在衡量业务决策的合理性及效果。

举个例子，公司新上线了一个零售渠道，想通过数据来看新渠道对旧有的渠道是否有蚕食，还是有提升？公司现有一笔资金，想投入用于改善顾客体验，以增加顾客的粘性，那么投入哪个方向可以让我达到理想的效果？

诸如以上的业务问题，都不是简单的看销售额就可以解决的，所以在自学的项目中要尽量去将问题设计的更深入，思考分析的维度越多，才能更好的探索出自己的见解。

3. 在工作中如何持续的学习？

在找到工作后的一段时间里，你可能会停下自己学习的脚步，觉得在工作时间中自己就是处于学习的状态了。

可是，初级的数据分析工作是繁琐的，你面对的可能是重复的体力活，例如重复取数据，维护日常的报表等。

最开始可能一切对于你来说都是挑战，但慢慢地你会习惯这种工作内容和工作方式，你的能力也来到了一个小瓶颈——日常工作中没有可学的。

这个时候你就要自己去寻找学习的方向，可以向有经验的同事了解他们手头上的项目是为了解决实际业务的什么问题？是通过什么样的逻辑来确保分析的合理性？

自己也可以扩展自己的技能树，要不断磨炼自己的技能与数据敏锐度。

此外，面试也是一个考察自己现有能力能不能适配市场需求的过程，无论你是在职或离职，偶尔的面试都会让你保持一个对自己能力清晰的认知，防止固步自封，沉浸在自己的舒适圈中。

以上，是我工作以来一点点的感想，望与诸君共同进步。

上面内容来自“猴子数据分析学院”学员分享的求职经验，来源：⠀

https://zhuanlan.zhihu.com/p/140919207

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