本人會計一枚，準備換工作，一是換家公司做會計，二是在現(xiàn)有公司轉(zhuǎn)做數(shù)據(jù)分析，怎么選？到底要做什么，可以從具體的工作內(nèi)容、發(fā)展前景和職業(yè)規(guī)劃上看，還需要結(jié)合自己的興趣和優(yōu)勢。雖然我們都叫它會計，但不同公司

本人會計一枚，準備換工作，一是換家公司做會計，二是在現(xiàn)有公司轉(zhuǎn)做數(shù)據(jù)分析，怎么選？

到底要做什么，可以從具體的工作內(nèi)容、發(fā)展前景和職業(yè)規(guī)劃上看，還需要結(jié)合自己的興趣和優(yōu)勢。

雖然我們都叫它會計，但不同公司的工作內(nèi)容可能不同。在大公司，應(yīng)收應(yīng)付、總帳、稅金是分開的。一個或多個人員只負責其中一個模塊。在小公司里，它可能是總賬戶。數(shù)據(jù)分析也取決于所分析的內(nèi)容。一些較初級的職位主要從事數(shù)據(jù)處理，而另一些則主要從事財務(wù)分析，有些則從事業(yè)務(wù)分析。具體崗位不同，工作內(nèi)容也不同，你想多做哪一件工作，可以提前計劃。

不同類型的工作，發(fā)展道路會不同。例如，在一家大公司，你可以挖一個很深的洞。有些人從稅務(wù)專員開始，成為稅務(wù)經(jīng)理和主任，而另一些人則有機會輪換。他們可以完成所有的基本模塊，然后走上經(jīng)理和主管的道路。當然，也有人直接調(diào)到分析崗位，從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理開始，然后慢慢了解業(yè)務(wù)，做財務(wù)分析，然后繼續(xù)工作再逐漸成為經(jīng)理、主管，最后成為業(yè)務(wù)伙伴。我可以考慮走哪條路，把工作的發(fā)展前景和未來的職業(yè)規(guī)劃結(jié)合起來。

無論你是喜歡學習規(guī)則還是處理數(shù)字，學習商業(yè)邏輯，處理賬目，還是與人交流，并且能夠與自己的興趣相結(jié)合，都是最好的。同時，我們可以分析我們最大的優(yōu)勢在哪里，如何充分發(fā)揮我們的優(yōu)勢。我認識一個朋友，以前一直在做應(yīng)收賬款的處理，做得很痛苦。然而，有一天，我調(diào)任老板的秘書，專門負責業(yè)務(wù)部門的分析和一些溝通工作，但非常出色。所以，選擇你自己的賽道，然后你就可以跑了。

一般來說，如何選擇，還是結(jié)合自己的實際情況，從工作內(nèi)容、發(fā)展前景、職業(yè)規(guī)劃、興趣和優(yōu)勢等方面做出綜合判斷。

產(chǎn)品經(jīng)理需要自己做數(shù)據(jù)分析嗎？

作為IT行業(yè)的從業(yè)者，大數(shù)據(jù)也是我的主要研究方向之一，所以讓我來回答這個問題。

首先，數(shù)據(jù)分析對于產(chǎn)品經(jīng)理的職位更為重要。雖然產(chǎn)品經(jīng)理不一定需要自己做數(shù)據(jù)分析，但具備一定的數(shù)據(jù)分析能力，在一定程度上有利于產(chǎn)品的設(shè)計。目前，產(chǎn)品經(jīng)理的職位逐漸向技術(shù)方向傾斜。產(chǎn)品經(jīng)理的共同技能要求包括交互設(shè)計能力和數(shù)據(jù)分析能力。

產(chǎn)品經(jīng)理是產(chǎn)品的第一責任人，通常負責產(chǎn)品功能設(shè)計、用戶定位、市場定位、行業(yè)定位、發(fā)展規(guī)劃、生態(tài)設(shè)計等。因此，產(chǎn)品經(jīng)理一方面需要有較強的行業(yè)認知能力，另一方面也需要了解當前的技術(shù)邊界和技術(shù)發(fā)展趨勢，同時，產(chǎn)品經(jīng)理需要有較強的方向感和案例設(shè)計能力。交互設(shè)計是方案設(shè)計能力的基本要求，數(shù)據(jù)分析是產(chǎn)品設(shè)計和產(chǎn)品定位的重要參考。因此，產(chǎn)品經(jīng)理通常對數(shù)據(jù)分析更為敏感。

在當今大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)所能呈現(xiàn)的價值邊界正在逐漸擴大，因此數(shù)據(jù)分析的意義也在不斷提高，數(shù)據(jù)分析對產(chǎn)品設(shè)計具有越來越重要的參考價值。產(chǎn)品設(shè)計通常對三個方面的數(shù)據(jù)敏感：第一是目標用戶的使用習慣；第二是目標用戶市場規(guī)模的增長；第三是目標用戶的需求發(fā)展趨勢。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，往往更容易設(shè)計出滿足用戶心理預(yù)期的產(chǎn)品。

產(chǎn)品經(jīng)理對數(shù)據(jù)分析的技術(shù)要求不高。通常進行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析就足夠了。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的常用工具包括excel和Bi工具。雖然通過工具進行數(shù)據(jù)分析并不困難，但數(shù)據(jù)分析需要有一定的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分析師需要懂編程嗎？

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！數(shù)據(jù)分析員通常分為兩種類型，一種是應(yīng)用級數(shù)據(jù)分析員，另一種是研發(fā)級數(shù)據(jù)分析員。區(qū)別在于他們是否具有算法設(shè)計和實現(xiàn)的能力。

應(yīng)用級數(shù)據(jù)分析師通常需要掌握各種數(shù)據(jù)分析工具，將業(yè)務(wù)模型映射到數(shù)據(jù)分析工具，從而得到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析工具很多，如傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具Excel、Minitab、lingo、JMP等。為了充分掌握這些工具的使用，我們需要有一定的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)。通常，BI數(shù)據(jù)分析人員需要進一步掌握數(shù)據(jù)庫的基本知識，但難度往往不大。

研發(fā)級數(shù)據(jù)分析師需要掌握編程知識。R、 python、C、MATLAB等語言廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。目前，通過Python等語言完成數(shù)據(jù)分析是一種常見的做法。事實上，Matlab也是一種在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域占有重要地位的軟件（語言），其功能非常強大。

在大數(shù)據(jù)時代，通過機器學習實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是一種常見的方式，python語言是一種常見的選擇。一方面python語言易學，另一方面python語言有豐富的庫支持，如numpy、SciPy、Matplotlib、symmetry、pandas等。這些庫的使用將大大提高算法的實現(xiàn)難度。

簡而言之，對于數(shù)據(jù)分析師來說，如果他們想在數(shù)據(jù)分析的道路上走得更遠，就必須掌握編程。事實上，編程語言本身并不是數(shù)據(jù)分析的難點。例如，學習Python仍然是一個相對容易的過程。！對于基礎(chǔ)薄弱的學習者來說，開始使用工具學習數(shù)據(jù)分析是一個現(xiàn)實的選擇。