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数据分析师求职，没有实战经验怎么办？那就看看这些项目吧

数据分析不是个事儿

2023-04-21

导读：一些宝贵的求职建议

“大家好，我是李启方! 今天给正在进行数据分析求职的朋友提供一些建议。”

找什么工作都需要工作经验，更别说是数据分析师这种有技术含量的工作了。细数获取经验的途径，实习才是最佳的经验获取途径，在实习过程中不仅可以获得基础技能的成长，还可以有机会去了解产品和业务，获得双重成长。

但现在，甚至在一些实习的岗位JD上都提到了需要工作经验。这就是一件很矛盾的事情，本身小白和转行者就想通过一些简单的工作积累经验。所以我们必须要通过其他途径来积累工作经验。

对于数据分析师来说，除了实习这一种途径，其实一些数据分析实战项目也可以很好地充当我们工作经验。但我们深度调研了多位数据分析同行和学习者，发现其实大家根本找不到高质量的数据分析项目，接触不到完整的数据分析项目。

所以，今天就跟大家分享如何找到高质量的数据分析项目。

1、和鲸社区：这是一个聚集了30万+数据科学从业者及爱好者的数据科学开源社区。里面有很多从业者和爱好者分享的开源代码和实战项目，可以直接用其中的数据和代码进行项目复现演练。

2、Kaggle平台：里面有各种数据、算法的比较，如果你有算法功底，强烈推荐用这个平台积累经验。初学者可以从入门的开始，可以重点在特征上锻炼数据处理和可视化能力。

3、阿里云天池：和Kaggle类似，是我国比较好的比赛平台。可以直接学习往年其他同学做的项目，顺着他的结果和项目要求去思考。也可以直接参加实战天池比赛，通比赛倒逼自己积累项目经验。

在以上的平台中，存在着各种各样的数据分析项目，有高质量，也有低质量，你需要花时间去挖掘识别高质量的项目。在找到目标后，又该如何消化学习呢？

项目学习的关键在于分析流程，分析流程是有标准的，一般情况下：

要先明确项目的目标（你要干嘛）；
之后采集数据；
数据采集下来之后你要开始去数据的清洗（保证数据的质量），数据清洗有很多的工具有很多的一些工具，比如说ETL；
做完这些之后，你要去做简单的分析和统计，如果遇到复杂一点的，那你还要用到算法和模型；
做完了之后开始做可视化，你的客户是没有学过的，你不能那一堆代码一堆表格给人家看，所以你要把它做成他能够看得懂的图片或者是精简的表格；
做分析的报告，做项目过程中的情况结果写出来，为什么这样做？理由是什么？最后发现了什么？我是怎么去进行的？结果是什么样子？这个过程完全是可以在自学的时候自己做的。

看起来很麻烦是不是，的确，自行寻找项目然后学习是很花时间精力、需要自驱力去学习的。如果你没有时间精力，没有驱动力，那就给你推荐一个我们原创的数据分析项目：3天可视化分析实战营。

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【具体项目介绍】

本项目会让大家去面临一个企业真切遇到的销售额下降问题，带大家去逐步排查下降原因、并通过对用户监控、用户价值分类以及用户消费行为偏好三个分析模块去对问题进行分析，分析过程中还会融合实用的分析思路与模型，让这次的学习实实在在地能运用到工作实践中去。

【项目成果】

一份优质的分析报告，是你能力的证明，能够帮助你清晰地向业务和领导传达观点和结论，也是你经验的沉淀，求职时一份报告比多少文字都更能证明自己。

我们这次就会带大家去亲手完成类似下方的分析报告，让你的学习成果清晰可见！