如何从一名爬虫工程师转到数据分析师_python

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资料来源：网络整理时间：2023/3/9 3:00:27 共计：3584 浏览

如何从一名爬虫工程师转到数据分析师？

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从您的描述来看，可以能您已经具备了一个数据分析师基本的硬件技能。从基础的sql语句、统计学知识，到python爬虫，以及高级的机器学习算法等。

工作中重要的不是知识而是综合能力

问题出在哪里？问题出在分数、能力、专业、岗位这四者之间是不互相画等号的。高考数学考得好，只说明这个学生有良好的数学素养，但这种素养要和个人能力特长，知识背景结合才能发挥作用。如果不看个人特长，就会导致上述的悲剧。

就以数据分析岗位的工作为例，数据分析远不止算个数，套个公式那么简单：

l 在工作中，考卷不是现成的，需要自己和业务方沟通，确认问题；

l 在工作中，考卷题目可能是错误的。需要有业务知识积累，才能辨明真伪，回答业务方真正问题；

l 在工作中，答题的笔纸考场都需要借用。数据从采集，传输，存储，都需要做工作。其间涉及大量开发工作支持与部门间协调沟通；

l 在工作中，答题的形式是复杂的，单纯提取数字还不行，还得计算，还得做可视化。

这需要一个人有沟通能力，有项目管理能力，有逻辑思维能力，有各种系统开发能力，还得有些审美常识，懂一些商业做法，懂一些表达技巧。这里复杂程度远远超过了坐在教室里算个数，所以只是觉得自己坐在教室里算个数得高分，就能胜任一个工作，真的是太天真了。

适不适合一个工作，只有真的接触到工作本身，才能判断。对在校学生来说最好的办法就是实习。多实习几次，就多一些体验，多一些看清楚自己的能力特长的机会。越早实习就越能为后续工作铺好路，越在学校里憋，后边求职翻车几率越大。

想要考试成功就得多在学校学习，多和同学老师在一起。想在职场成功，就得多和职场人士在一起，少听职场的人炫耀工资收入，少听职场人抱怨工作辛苦，观察他们的工作内容与状态，了解他们的岗位、技能、工作流程，会更快的成长。

作为基础能力，数据分析用处更大

即使在工作中发现自己不适合数据分析岗位，也不影响利用数据帮助自己进步。

一个数据能力强的销售，可以在打标时很诚恳的说：我们的产品上线后可以满足您10个需求点中7个，缩短60%运行时间，节省您45%的费用，对需求部门而言，工作流程减少5步，每天节省25分钟操作，大家可以少加班了。而不是吐沫星子横飞的拍胸脯：“行行行，我们啥都能做！”

一个数据能力强的运营，可以利用百度指数，舆情数据搜热点，可以做爬虫，做语义分析找用户情绪，快速从热点中提取可以借势发文的热点。而不是抓耳挠腮憋内容：怎么写个10万+呢，要不要抄这一篇呢？

一个数据能力强的产品，可以在设计方案的时候就根据用户逻辑，预估到产品上线后的表现。合理的设定监测指标，验证自己的判断。而不是：“哦，来个ABtest吧”然后做两根柱子哪个柱子高了用哪个版本。

一个数据能力强的策划，可以基于经营数据层层解剖问题，找到经营中真正关节点对症下药。而不是今天听了A老总抱怨销量不好就匆匆上活动，明天听了B老总抱怨活动太多干扰正常销售就急着撤。大后天哭诉：“我到底做不做活动了，呜呜呜”。

而一个优秀的数据分析师，也可能通过至少三种方式升职成功：

1. 业务路线：准确抓住老板们心思，汇报到位，深得信任，被委任管理整个数据部门。

2. 产品路线：主导数据产品开发，上线，最后成为产品线负责人，管理一整个BI团队。

3. 项目路线：主导一些核心项目，比如搜索算法，推荐系统，成为无可替代的专家。

并不是所有的同学都适合做开发，也不是所有同学都适合做汇报。在业务应用与开发之间选一个方向精进，会更快的成长。

本文摘自天善智能社区陈老师的博客，详细课程推荐，可以登录天善智能学院看这个：

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