我是spery：
在经历本次找工作前，我已经在一家公司的数据分析这一岗位上，滞留了近2年，基本上是一毕业就在了。
但是由于自身性格问题，工作内容大多是日常的简单的从数据库中获取数据，而分析能力、工作经验的积累较少。
2年里，曾多次有过换工作的想法，自以为是的修改了简历，且有过几次出去面试的经历。
然而，由于自身工作经验和分析能力的限制，每次的结果都不太理想。直到去年年底，因为一些原因，面临失业我不得不重新找工作。
正是在这段时间里，我系统学习了常用的分析方法，提升了分析能力。同时做了几个项目放到了简历上，最后终于找到了自己喜欢的工作。
在之前的工作中，最初我也曾接到一些分析任务，但本身没有经验也没有人带。面对问题，经常不知道如何下手展开分析，往往最后对着数据折腾了很久，最后的结果仍停留在数据结果上，没有什么对业务有指导意义的结论。
数据分析应该是以业务理解为基础进行的，首先需要明确分析的目的和衡量指标。
然后，在业务理解的基础上，对指标使用多维度拆解分析方法，列出可能对结果指标产生影响的维度。
然后搭建分析思路，在分析思路的指导下，在开始分析，避免自己沉浸在数据里，偏离最初的分析目的，导致仅停留在数据本身。
明确分析思路后，需要运用合理的方法进行分析，所以分析方法的积累很重要性。
不同的分析方法，有自己的适用场景和注意事项。只有在充分学习后，才能避免错误使用。
比如对比分析方法，我们可能只会想到时间维度的平均值。但真正进行对比分析时，既要考虑一段时间内的平均值，也需要考虑波动趋势。
而且，进行对比的组需要控制时间窗口、组内分布等变量的一致性，做到控制变量等，否则我们的对比结果可能都会存在偏差。
所以，要提升分析能力，不要只关注分析工具（excel，sql或者python等），而是要系统掌握常用的分析方法，例如多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，RFM分析方法等。
我现在已经入职满一个月了，在这一个月中，一直在学习和熟悉业务，会在未来的工作中，锻炼自己的分析思路和分析方法的运用，希望自己越来越好。