週末深夜，學妹說她想做Python資料分析師....
大家好，我是大鵬，目前是一名資料分析師，
上週末晚上，我的學妹突然約我出來喝咖啡，我覺得這件事情不簡單，果然一到她就遞給我手機，開口就問：
鵬哥，你是個很厲害的資料分析師吧，快幫我看看這招聘要求都是什麼意思啊？
我看了一眼，回答到：這不是很正常的一份招聘需求麼？哪裡看不懂？
學妹：鵬哥，我最近自學資料分析，excel、R、Python、SQL什麼的都有涉及。想著投簡歷試試，可我一開啟招聘網站就懵了，簡直超綱，連招聘資訊都看不懂我還怎麼去應聘啊？
既然學妹開口，我當然要表現一番。為了表示我的細心，我決定發揮我靈魂畫手的特性，為她細細解讀：
首先看你的硬條件。
這個公司有社招和校招，說明還比較缺人。既能接受有經驗的人直接上崗，也能接受重新帶一個這方面有能力的新人。你剛畢業沒多久，學歷也符合要求，硬條件是合格的。他們招不招你的重點就在“你是否能承擔他們的工作”上了。
弄清崗位要求
一般針對資料分析師有兩點要求，招聘廣告都提到了：
第一是技術能力，比如這篇招聘廣告中提到的EXCEL VBA/SQL/spss還有Python。
第二是業務能力，就是發現問題和解決問題的能力，參與到產品的設計到銷售的整個流程，從資料中反饋出結論，從而連線業務和產品兩個部門的工作；
要招聘的這個工作崗位，是用來連線產品和業務兩個部門工作的，即招聘寫到的第4點“對資料探勘分析，對業務部門提供資料支撐服務，使產品不斷優化”。
這樣的工作需要熟悉常見的指標，建立和優化指標體系並能做好指標落地，及我們常說的“出結論”。
完全不懂業務怎麼辦？
既然公司願意招應屆生，說明公司不會讓你單挑資料分析所有工作。一般來說，公司都有自己積累下來的資料指標，你要做的是先學好常見指標的含義用法，比如UV/PV/總訂單數量等等的指標。
技術上的“精通”和“熟練掌握”
學妹會excel、AQL會基本呼叫，也能用Python寫基本爬蟲，這樣算不算得上招聘需求上寫的“精通”？
這裡的“精通”可以說是個玄學，招聘上可以寫是為了篩掉那些不會python或者只瞭解一些基本語法就來投的人，而你的簡歷如果不是自信到了解Python的各種優點怎麼實現，最好不要自己加“精通”這兩個字，容易被面試官攻擊。
值得一提的是，面試時考官會問到的不僅僅是方法，還有推導過程，甚至還會問一些實踐中的問題，然後讓你提出解決方案。
Excel挺強大，為什麼招聘要求都要會Python或者R?
excel是非常強大，並且適合新手入門理解資料，不過後期有很大的缺陷，比如：
①當資料量較大時，excel處理資料效率低，容易死；
②演算法有侷限性，沒辦法做複雜的建模；
③圖表型別限制，圖表邏輯不明確；
④是第三方軟體，和產品開發對接存在問題；
⑤資料清洗過程繁雜，除非用VBA,否則難以匯出指令碼。
而Python就好比你另一隻“手”，只待你去寫好一套邏輯控制他分析。
Python能解決Excel的不足，且簡單易學，三方庫眾多可以快速做資料清洗，也只支援指令碼匯出和功能封裝，往後可以深入學習更多挖掘演算法，方便對接產品部門，是提高工作效率的首選。
Python的優點
較高的延展性：
多職業選擇：
Python資料分析工作後期轉崗加薪的可操作性也比較好，按照個人意願和技術可以往不同方向發展，薪資嘛當然也是越精越高的。