其实，很多数据分析岗都是先混进去再说....

说个大实话： 干了6年数据，带过不少新人，发现个真相——太多人因为“觉得自己SQL不够溜、模型不会建”而不敢投简历！当年我连JOIN都写不利索，不也混进大厂搞数据了？关键在：先进门，再成长！ 份享下新人“混”进去后怎么活下来👇\n-\n1⃣ 进组第一天：别懵！你有人带！\n大概率会有师傅丢给你一堆祖传SQL脚本、内部看板和文档仓库。\n核心任务：搞懂数据怎么流转的！\n数据库权限申请了没？(账号/密码/连接工具)\n常用数据表在哪？(Hive表名？MySQL库？MaxCompute项目？)\n需求/Bug在哪看？(Jira/飞书文档) —— 这个最重要！\n日报/周报在哪生成？(Excel模板？BI工具看板？)\n祖传脚本怎么跑？(Python环境？调度工具？)\n-\n2⃣ 初期生存：当好“取数仔” & “报表修补匠”\n别想着建模型、搞算法！Leader很可能先让你：\n从数据库拉个数 📊 (SELECT ... FROM ... WHERE ...)\n更新个Excel周报里的数字 (VLOOKUP/透视表调一调)\n修个BI看板上显示不对的指标 (检查SQL逻辑/数据源！)\n照着需求“跑”个简单报表 (SQL + Excel/BI工具基本功)\n重点：\n看懂现有脚本/报表！ 前辈怎么写SQL的？怎么组织分析逻辑的？\n疯狂问！ 别憋着！但先查文档/百度/谷歌再问！（问“这个表XX字段啥意思？”比问“这个需求怎么做？”强百倍）\n搞定数据口径！ 问清楚指标定义！“活跃用户”是咋算的？和隔壁组定义一样吗？这是命根子！\n检查数据！ 跑出来的数，肉眼扫一眼合理不？别交个明显离谱的数上去！\n-\n3⃣ 核心能力：边做边学，急用先学！\n“混”的关键：快速解决眼前的数据需求！\n需要清洗数据？现学Pandas基本操作/写个简单SQL清洗！\n要做个图表？赶紧摸清公司用的 Excel/Tableau/Power BI/Quick BI 咋拖拽！\n分析思路卡壳？看同事的旧报告是怎么分析的！抄作业不丢人！\n-\n💡 新人“混”岗必备武器：\n✅ 《深入浅出数据分析》：非常适合新手，概念易懂\n✅ 《利用Python进行数据分析》：Pandas学习经典\n✅ 《Excel数据分析实战手册》300个常用公式应用场景详解\n✅ 《Python数据清洗模板库》20套预处理代码可直接套用\n✅ 《SQL必刷50题精解》从基础查询到窗口函数全解析\n✅《Tableau仪表板设计指南》配色方案+布局模板一键复用\n#数据科学 #编程 #python #数据分析我在行 #数据分析 #数据结构 #数据挖掘 #数据处理 #数据分析求职 #程序员