諮詢顧問七大常用數據分析工具

2021-12-28 智選堂

在當前乃至未來5年的職場中，將取代你的可能不是 AI ，而是比你「更懂」數據分析的同事。畢竟，現在做什麼都講究「用數字說話」，很多崗位在招聘JD中均給出了「具備數據分析」能力這樣的條件（哪怕是個「實習生」）。（從各行各業的招聘JD上看,當前比較熱門的崗位要求中基本中都要求excel，再加一到兩種數據分析軟體，以及「數據分析能力」）事實上，「數據問題」絕對是每個人從大學到職場中都避不開的話題，包括那些覺得自己離數據很遠的」純文科生」。大學生活中，課堂大作業、商賽、大神社團、畢業季論文、跟導師做項目...哪樣沒有「數據」的身影呢？（別人能做出「貝恩杯」水準的pre，而你卻還卡在了數據的收集、清洗和分析上）職場中難免也少不了各種跟數據打交道的場合。無論是數位化諮詢、大數據商分數分崗，還是金融量化、數位化財務報表，甚至是銷售管培、公關輿情監測……工作內容和招聘流程都與數據分析息息相關。

哪怕你已經和數據分析軟體打了不少交道，但想要在職場發光發亮，走得更遠，還必須對基本的商業知識和業務（如何跟人和市場打交道）進行系統集中地學習。

*圖源自水印，數據分析師在企業中如何實現快速發展

也就是說，想要擁有「足夠上手操作級別」的數據能力，你需要做到既能「足夠了解數據分析軟體的用法」，又能「掌握足夠多的商業案例場景」。

我們採訪了諮詢、金融、四大、快消、網際網路技術崗/非技術崗的95%以上崗位在職人士在「數據分析」上的實際工作內容和需求，發現數據分析能力體現在兩個層面：

1⃣️從操作流程上看，完整的數據分析case可能需要你學會

數據搜集/抓取：Wind等數據終端、Python爬蟲

使用資料庫：SQL

數據分析：Python數據分析、R語言、Excel

數據可視化的：Tableau；Python裡的matplotlib/seaborn擴展包

2⃣️從實際應用上看數據分析是這樣在各種領域應用的

金融：基金經理用Python隨時隨地利用截面數據、時序數據獲取，完成動態分析和自動更新數據；

諮詢：諮詢顧問從API接口直接導入年報、研報等資料數據，留下更多的時間和人力制定策略；

財務：用Python搞定全自動底稿整理，抓取財報文件上的數據匯總統計；

零售：幾百MB的供應商數據文件用Python快速讀取，用Tableau繪製美觀的儀錶盤、還能根據地區做出熱力圖。

商賽：用Python抓取行業數據和年報數據，用R分析相關性並用Tableau作出其他隊做不出的fancy圖表

But 過去市面上很少有任何一種學習數據分析的途徑，可以一次性學會操作流程和實際應用兩種需求，由此也出現了各種學習上的困難：

- 零基礎，非相關專業的小白適合學「數據分析」嗎？具體該怎麼入門？- 有些學校會開設相關的專業課程，網絡上有多種軟體書籍/資料/資源可參考，但如何將所學方法論運用到真實的工作場景中去？- 市面上很多編程和數據課程大部分都是拆解某一個環節或只講解一兩種應用，想快速地上手數據分析工作，僅靠自學不僅得分開購買好幾次課程學習，如何才能形成一個全面、系統的知識體系？- 數據分析軟體我會用，也做過案例，但是要如何寫進簡歷呢？能為求職和職場晉升加分的「數據分析」能力，不單是會處理數據，更重要的是會「通過數據分析，解決商業問題」，因此，脫離具體的商業案例與應用場景來「紙上談兵」是萬萬行不通的。所以，CareerBuddy經過4個月的打磨+課程教學方法的優化升級+教學案例的更新，在前4期課程的基礎上，迭代推出了新一期《50h數據分析課-從基礎到進階》。無論是對沒有數據分析基礎的朋友，還是對有基礎但是不懂商科業務的朋友來說，這都是相當友好的一門課程了，可以幫你實現足夠的個人提升，拿到高質量的實習/全職offer、提升留用率、拿到商賽名次，並快速與職場銜接。課程有著從0-1更加完整的基礎/進階知識+實務體系，另外另外，我們配置了長達一個半月的答疑服務和2節對應的直播課程，你有充足的時間可以和導師本人、助教老師溝通、提問

（跟班助教解答各種隨機問題*）

諮詢、快消、網際網路、券商/投行、pe/vc、四大六大類高薪行業近40個崗位&四年以上的資深在職人士耗時3個月聯袂打磨，近50+小時的細緻講解3. 場景剖析/實用案例+方法論+實操展示+作業講解的形式比起專精代碼和編程，高薪行業當下需要的能力其實是將「數據分析能力」 與 「商業案例」 結合即「靈活利用數據分析軟體解決商業問題」課程內容從真實工作中數據分析工具的應用場景及操作出發，覆蓋了全實用性數據分析軟體實操SQL/Python/Tableau/Excel/Wind……以及各種行業類型的真實商業案例，甚至包括近年來的筆面試考點&真題詳解

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