项目 互联网大厂，明明只是找人进去做螺丝钉，却非要让你有当锤子的底蕴。仿佛不提高点儿门槛，就无法显示自己的优越，也不知道是谁给的勇气。 但有什么办法呢，规则很难改变，所以只能适应。这篇帖子就想和大家聊聊，如果要跳槽到大厂做数据分析师，长期看到底要做好哪些准备 1️⃣方法论的沉淀 方法论有两层，业务分析的方法论和数据分析的方法论 数据分析师核心工作无非指标体系搭建、异动排查、效果评估和业务优化，每一类工作都对应着一类业务问题。想去更好的公司，就要评估自己是否已经总结出了一套业务分析的方法，在遇到同类问题的时候，可以直接复制黏贴，只做简单的更新迭代 📌比如指标体系搭建，随便拿一个不是自己负责的业务模块看看，是否能快速的构建出一套北极星指标+关键指标的组合；给出指标还不够，再深层次想想，为什么要这样搭建；想清楚为什么还不够，再深挖一层，这个业务到底怎么运转起来的；想清楚业务怎么运转的还是不够，还能再挖一层，业务当前处于什么阶段，这个阶段和下个阶段的核心指标是不是不同？ ‼️所以，你思考指标体系，就绝对不能只想到指标，深水下的内容，才是最应该被总结和沉淀下来的 至于数据分析方法论，常用的其实不多，比如常用的假设驱动，以assumption构建分析框架并运用数据论证；相关性获取各类因素的关系；ab实验论证因果；平均值、中位数在不同场景下的应用。诸如此类 2️⃣项目沉淀 以终为始，在面试中，至少得有2个拿得出手的项目。这个项目要具备复杂性高、个人参与感强且业务收益不错三个特征。 📍怎样算复杂性高呢，功能/业务链路长的分析、业务中影响关键决策的分析、从0到1的工作 💡怎么算参与感强呢，字面意思，最好是自己是owner，从头到尾经历了立项、拆解分析框架、完成数据论证、输出分析结论和建议，并推动落地拿到了业务收益。 有了方法论，有了项目，剩下的就交给时间和命运。简历随时准备好，看到更好的机会就去试试。投递量上去了，面试机会自然就多了。每一次面试，又恰好是指导自己继续沉淀方法论的契机，循环往复，自然水到渠成