1樓：資料的追隨者
其實樓主沒有找到正確的方法，可能對資料分析崗位有一定的認知偏差。有2條路徑可以考慮一下，
可以轉向資料產品經理，本身還是產品經理，同時開始對資料有全域性性的考慮，慢慢積累資料感覺
在目前產品經理的職位上繼續做著，本身作為產品經理應該知道，需要經常需要看並分析各種資料，這些資料怎麼來的，bi報表系統直接看是一部分，還有一部分是資料團隊的同學幫你提取的，所以這個時候就有機會了，不要讓他們幫你提取，自己申請開通資料平台許可權，自己通過sql自己提取資料，自己分析，慢慢的就熟悉了資料分析所需要的主要技能，這個時候再想轉型資料分析、資料產品經理都會更加容易。
關於資料分析崗位的認知，可以看一下我最近寫的文章資料的追隨者：最實用資料分析師準備之路
2樓：風清揚
轉行資料分析的難度是大還是小，脫離個人背景以及目標的崗位來談是沒有意義的。無相關背景轉行第乙份工作目標就是top大廠，難度自然很大，但如果願意先從中小型公司開始幹起，難度可能就會下降很多。
以題主的背景，如果走校招還是比較有競爭力，但走社招影響因素就會比較多。題主自認為「找乙份中廠以上的資料分析沒問題」，這裡其實也少了限制條件，社招是有工作年限要求的，以題主的背景，找乙份工作經驗要求在一年左右的中廠資料分析崗位的可能性比較大，適合願意去培養新人，看重候選人潛力的崗位，對於有工作年限要求的中大廠崗位，目前的資歷可能還差了點火候。
另外對於其他答案中提到答主不應該強調產品經理的工作經歷，這裡其實未必如此，也要結合崗位實際情況來定，對於產品型資料分析師來說，有過產品經理的經歷也可以算是加分項。所以對於題主來說，要做的不應該是削弱甚至刪掉產品經理的部分，而是可以考慮多增加一點資料分析的專案，讓簡歷看起來更加均衡是更好的選擇。
轉行資料分析師，說難其實也不難，資料分析師要求的能力很多答主都提到了，但對於新人更重要是要找準轉型路徑以及明確自己的定位。不同的背景適合的轉型起點不同，不同的轉型起點又對應了不同的能力要求，在對自己的當前的背景以及適合的崗位有清楚認知的情況下，轉型會容易的多。
3樓：九道門聊資料
資料分析師的落腳點是在專案，企業需要的是能為企業解決問題的資料分析師。但是做資料分析師也是免不了要和人打交道。
乙個企業的真實專案流程：去企業開會接專案——了解企業需求——詳細諮詢企業最迫切解決的問題——指標分解——去企業拿資料並簽訂保密協議——資料處理——資料分析（過程中不斷與企業對接人交流）——視覺化製作——PPT與分析報告撰寫——向企業匯報分析結果——企業驗收分析專案。
絕大部分的時間是要和業務部門溝通，了解他們的需求，不然你就算做出乙個分析報告，但是也不是老闆們想要的東西。
所以需要提高自己的分析能力，了解行業或者這個企業的業態。要是沒有做過真實專案可以多看看其他資料分析師大咖講解案例的思路，複製學習他們的思考方式，再結合自己的理解。
4樓：尤里
我也是轉行做資料分析，5月底入職一家廣告投放公司，做資料運營，但是感覺基本用不到什麼SQL，Python這些，資料量都比較小，Excel就能滿足，每天的活都比較雜，感覺並不是自己想做的。不知道要不要辭職
5樓：娜娜醬
因為供需關係變了啊。以前企業是找人，現在是在挑人。今年聽到最多的就是找工作很難，比之去年確實各行各業都有點慘烈，一大波人轉資料，所以無經驗的情況下競爭真的很激烈。
提供乙個小技巧，不知道還有沒有用。
6樓：江楚
常年做分析的路過，資料分析的重點其實不是分析本身，重點是分析結果的落地。它的真正價值才不是出報表和接需求(分析師要是只做這點東西早晚要被乾掉)，而是根據現有資料狀況，分析使用者行為和生命週期等。比如說你通過分析認為，使用者在第幾次關鍵行為之後會有比較好的粘性，那麼，如何讓使用者達成這個次數，哪些指標如果增長則可以促進效果，哪部分使用者更好轉化，思考具體怎樣實施，要不要做分類模型，然後跨部門溝通，做試驗，覆盤看效果，覺得合適之後，全產品上線，完成使用者增長。
這才是合適的分析經驗，有分析有探索有產出有落地有覆盤，出去面試也有的說。
聽起來是不是像業務?業務方向的資料分析就是這樣的(當然溝通肯定沒產品多)，要麼就是偏BI方向的分析師了。你要是重新找，至少也得帶著幾個拿的出手的專案分析再說啊，否則還不如把手裡的專案想辦法轉化成主要靠資料搞定的專案。
至於接需求什麼的，就是個熟能生巧的事，另外Python，R只是個工具，網上吹這些工具的，也就是拉拉小白流量，當然要是不會的話該學還得學╮(‵▽′)╭
7樓：
資料分析這種崗位其實挺尷尬的，因為不同的單位對他的要求是不一樣的。
一些資料分析崗位，只是幫助業務提一下數，天天寫SQL。一些資料分析崗位其實本職是運營和產品。
我在某資料探勘崗位呆了快一年，以為可以高大上的跑跑模型，發揮資料的威力。誰知道從入職開始，就是業務要什麼數，你就給就行了。你只要會寫sql，搞清楚這些表的內容就行。
更可氣的是，這些數大多數都沒什麼分析價值。做過所謂的客群分析，乙個客群十幾萬人，有什麼特徵都平均掉了，自己是看不出有什麼價值，也沒聽業務做出什麼成績。
後來有點明白了，資料分析這個東西一直都有，每個企業都有人在做，效果也就那樣。只不過大資料火了，資料分析開始得到重視。轉行去做的人太多了，這其實是個很低階的工種。
因為你的分析能力是結合具體業務的，不是說你在銀行分析得好，去遊戲行業也能分析得好。所以說資料分析的高階應該是產品或運營。
仔細想想，資料分析到底需要具備什麼技能，這些技能真的很專嗎？Excel，sql這種誰學兩天都能上手的，專門招你來做不就是看中你價錢低。
8樓：咪嗦啦咪
建議題主不要急，繼續找找……
座標廣州，今年資料分析類的是不太好找，好幾個獵頭都說去年以來崗位需求比以往少很多……
一些同行表示如非必要都不要現在跳槽，因為是真不好找，不被裁就挺好了……
題主確實轉行的不是時候，唯有多發簡歷碰碰運氣吧，祝好運～
9樓：
我認為在求職的時候，首先要考慮你的技能與職位的要求是否匹配，其次要考慮公司是否能給你開出符合預期的薪資。
首先聊聊我眼中國內「資料分析」崗的分類。
與製作和維護業務報表有關的崗位。
對資料進行簡單的清洗、統計，並產出資料報告的崗位。
利用現有資料進行事前分析、制定實驗方案並實施實驗，進行事後評估的崗位。
其他的與資料倉儲、資料開發類似的崗位。
我認為目前職位1、2在國內網際網路公司中的佔比非常高，同時考慮到題主在BAT做產品，那麼也應該會對資料進行簡單的分析。那麼可能對這些職位不太感興趣。
我猜測題主口中的資料分析應該是類似崗位型別3，或者是「高階」一點的洞察資料，指導業務發展吧？但是崗位型別3往往對數學和統計有很高的要求，一般的碩士專案是滿足不了的。「高階」一點的崗位在大多數公司中都是領導，也不會讓乙個只有一年與資料分析無關的人來做這個事情。
所以，目前職位型別3題主不一定能勝任，職位型別1、2題主不一定想去，更何況這兩種崗位給出的薪資一般比產品還要低一些。
我建議題主如果真的有心往資料分析發展的話，可以自己嘗試對想做的資料分析職位作出乙個更清晰的定義，並為之努力。例如想做型別3的崗位，可以多學習一下數學與統計，僅僅高數的程度是遠遠不夠的。如果只是想體驗一下運籌帷幄，洞察資料的感覺，那麼我認為產品崗位做到一定職級也是可以有這種感覺的。
題主加油！
非數學相關專業轉行資料分析那麼難嗎？
我也是英語專業轉資料分析，難，確實是不太容易如果有任何經驗可言的話，就是 1 直接從乙個跟資料不相關的崗位轉到數分崗十分困難，尤其是34年前一大波瞄準資料這個風口去讀了統計學或者BA等專業的學生，現在都畢業了來數分領域一起卷的情況下，難，我了解的大廠的數分崗投遞和所需人數都是一比上百地捲。2 如果做...
靠自學學習資料分析，並轉行資料分析靠譜嗎？
Tabray 不能說完全不靠譜，會有很多優秀的個例出來，但是隨著這個行業越來越卷，這種個例的出現也在逐漸變低。另外，從這個行業上需要的能力來看 我之前寫的一篇文章提到https zhuanlan p 361986121 資料分析的下限是技術能力，技術能力相關的廣度和深度會決定你的下限的高低，這些可能...
轉行資料分析，有必要專門培訓嗎？
人從眾 個人覺得不需要報培訓班，現在網上各種培訓班的廣告刷屏，但大多數都是只給你講基礎部分，這些資料你完全可以自己在網上找的到，而且學費動輒四五千的，價效比真不高。但是新手小白在初期確實會面臨不知該看哪個教程，不知道該如何學起的問題，我剛好最近整理了一些我當時蒐集到的各種教程和資源，免費分享給各位正...