先上结论：不难找，关键是你真的能做数据分析吗？

一、硬技能够不够？

前几天一个数据分析总监过来分享经验，他正好谈到数据分析工作是否难找的问题。他说，前几天招个数据分析助手，要求就是会统计学，SQL获取数据。投递简历的个个都说啥都会，结果笔试都过不了。

    后面为了不浪费时间，线上笔试，笔试题发过去99%都不回复。就很简单的笔试题，用SQL获取到数据，然后整理数据存到一个新的表里，1h的笔试时间，跑15分钟不出bug就行。就这么简单的一个东西，大部分人不会做。

    很多投简历的都是典型的眼高手低，基本上做不了事，但从不觉得自己能力不够。


二、是否懂业务？

数据分析最主要的是能从底表中分析出对业务有价值的信息，这才是分析的本质。数据分析并不是说一定要怎样的学历，而且对于数据分析来说excel、sql、python、统计学、机器学习这些都只是最基本的技能而已。最重要的是通过对业务的理解，选择合适的分析思路，再通过方法实现，最重要的是逻辑思维和分析思路，这才是数据分析的价值。

案例 女装店营收下降原因分析


某商场二层主通道上有一家女装店叫花花女装，店铺面积是238㎡，品牌和服装款式都不错，供应商也非常配合，商品供应没问题，员工也很优秀。但是不知道什么原因今年花花女装销售一直不好，同比增长-3%，而整个二层女装同比增长有12%，并且花花女装的坪效也只有二层女装品类平均坪效的90%，而处在主通道上，按道理应该是高坪效的。

所以，如何提升花花女装的销售额？

STEP 1 是什么？

这一步主要展示整体表现数据，说明分析的背景。

其实在案例介绍里已经把

“是什么”写出来了:

① 花花女装同比增长-3%，整个二层女装同比增长12%
② 花花女装坪效只有二层女装坪效的90%

STEP 2  为什么？

这里我们需要用两步走的方式，来回答“为什么的问题”，按逻辑树思维方式，我们可以提出假设→验证假设。

1、如何提出假设？

一般来说，提起指标的变动，我们要想到指标的拆解，找到最细维度的变动因子。

拆解一下销售额指标：



拆分二级指标：单均价、成交单
虽然我们需要关注一级指标的表现，但如果一级指标还能继续下拆到和业务息息相关的因子上。

拆分三级指标：件单价、件数、进店人数、购买率
这里的进店人数还能拆出三级指标……

拆分四级指标：商场总流量、进店率
我们将销售额拆出来两个二级指标，四个三级指标，两个四级指标，基本上已经到了能够展示数据&且指标不重合的最细维度。

既然指标都拆好了，下一步可以验证是哪个指标出问题了吗？

——你确定你拆出来的指标，涵盖了对销售额有较大影响的因素吗？

数据分析的核心是在数学公式以外，还存在业务逻辑。数学公式不是万能的，还需要结合业务场景来仔细列出所有能够想到的因素。这里用人货场的思维来做分析：




到这一步，提出来的假设都已经包含在思维导图里面了，可是分析工作才刚刚开始。

2、用数据验证假设

验证假设往往流程复杂，这里既要梳理底层逻辑，又要同时对接开发、产品、运营、业务、销售……我们看一下最终用数据验证的结果：

• 4月开始成交单数同比突变：1-3月同比增长4%，4-10月同比减少3%
• 6月开始件单价同比突变：1-5月件单价同比增长3%，6-10月件单价同比下降8%
• 6月起，商品折扣增加10%，且高价产品配货比例从（8:2）降低至（5:5）
• 老会员流失率同比增加5%
• 去年每月，该店铺均能完成销售目标，完成率高达100%以上
• 42%的销售额来源于5张VIP卡
• 和隔壁女装店铺相比，该店铺进店率低于平均值2.1%
  

3、找相关人确认，佐证数据

经过和店铺的负责人详细沟通，得到以下数据：

• 4月店铺重新装修，开业后销售一直不理想，没有达到装修前的期望值
• 5月，商场负责人向店铺负责人传达销售额目标。6月起，店铺负责人调整了商品价格配比策略，同时增加折扣促销，将低价格的服装陈列在主通道。
• 销售人员的奖金提成是阶梯制的。同时店铺会在每个月20号的时候调整月目标。
  

STEP 3 怎么做？

这里只需要根据数据以及实际情况，一一提出解决对策就好了。

包括对店员的调整，对奖金制度的优化，对配货比例的修改，撤销入店特卖，禁止随意修改目标等等……

如果你能做到这个程度，一定不会找不到工作。

三、简历务必认真修改

    很多求职者的简历特别不太靠谱，一看就是海投的，工作经验与目标岗位完全不搭边。找工作，好好修改简历是第一要务，其中最重要的是项目经验要精心准备。如果项目经验和之前的工作经验有关，那么不但可信度高，而且还容易在面试中拓展到之前的实际工作经验，给人一种很靠谱，可信的印象。

比如投房屋中介的公司，项目就可以是小区成交量和成交人群分析，上班地点和居住地点等。

tips: 一份简历走遍天下很省事，但是HR扔掉你简历同样省事。所以简历务必用心修改到“匹配度很高”再投递比较好。


数据分析工作竞争激烈，要求你不仅具备扎实的硬技能和深入的业务理解力，还需通过专业认证如CDA来提升竞争力。为了进一步提升自己在数据分析领域的竞争力，获得专业认可，考取CDA数据分析师认证无疑是一个明智的选择。

CDA认证对于你来说非常具有价值的：

如果你是一名学生，能够增强职场竞争力，同时也是技能的证明，可以拓宽自己的就业领域。

如果你是一名打工人，可以更快地获得晋升机会，从而获得更高的薪资待遇。

cda认证官网：https://www.cdaglobal.com/certification.html

最后，鼓励大家积极备考CDA，不断提升自己的专业素养和实战能力，为未来的职业发展奠定坚实的基础。