如何在打杂的数据工作中找到可以展示的亮点？

本文主要是介绍如何在打杂的数据工作中找到可以展示的亮点？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

0x00 前言

本篇分享一些总结自己工作中亮点的思路。

为什么会聊这样的一个话题？因为自从居士的《最近面了十多个数据分析师，聊一聊我发现的一些问题》这篇文章发出后，很多同学都反馈自己日常工作就是打杂居多，实在不知道如何找到自己的亮点。特别是在绩效考核准备工作成果、找工作前准备项目经历的时候，无从下笔。

正好在居士的职业交流群中，发现了一位朋友的简历也有类似的问题，就简单聊一下这个话题。

本文以简历里面的项目经历为例，提供一些思路给大家参考。即使你的工作没有那么轰轰烈烈，依旧能写出让人眼前一亮的内容。

0x01 亮点不一定非要是大项目！

很多朋友以为，要写一个大的项目才算是亮点。

其实，并不是这样的，不是每个人在项目经历里面都要写很多大项目的，小项目项目也有小项目的精彩，只是要能抓住一些有用的点。

举个例子，下面是居士看到的第一种项目经历写法：

项目名称：广告用户行为数据分析
工作内容：负责规划广告用户数据的上报，定义相应的用户指标，通过数据预处理和特征工程，并使用xxx算法的分析，最终分析出了用户在app开平广告中的行为，并输出数据分析报告。
使用技术：Sql、Python、统计学的中位数和假设检验、xxx算法

嗯......

这个项目经历描述的怎么样？

从小伙伴给居士的反馈来讲，效果很差，没收到几个面试邀请。

上面的项目经历，其实就是没有亮点的一种典型情况。整体来讲，写的很虚，从中看不到候选人是否具备足够的能力和经验胜任工作。

那么，居士后面就提出几个优化点来帮助完善这份经历。

一、清晰的项目背景和目标

其实看完这个项目经历后，大部分一线工作者的第一反应应该是不知道这个项目是要做什么？

所以，居士要分享的第一个技巧就是：有一个清晰的项目背景和目标。这一点不论是在工作总结还是项目经历中，都是十分重要的！

比如这个项目经历可以大致这样描述：

项目名称：广告用户行为数据分析
项目背景和目标：由于从2019年10月起，xx公司的APP开屏广告转换率开始降低低，需要通过数据分析找到具体的原因和提升方法，提升开屏广告的转换率。
工作内容：负责规划广告用户数据的上报，定义相应的用户指标，通过数据预处理和特征工程，并使用xxx算法的分析，最终分析出了用户在app开屏广告中的行为，并输出数据分析报告。
使用技术：Sql、Python、统计学的中位数和假设检验、xxx算法

一个清晰的目标更容易让人理解你的工作。现在是不是已经稍微清楚了一点这个项目了？

二、学会用数据量化你的项目

大部分数据从业者，其实并不善于将数据用于工作和生活中，比如这个项目经历，居士就想问，你的转换率到底是多少？你提升了多少效果？你们的数据量是多大？用户规模有多大？

这些数字一方面可以让面试官了解你的工作成果，一方面也能了解你的遇到的困难。

因此，居士要分享的第二个技巧就是：多用数据来描述你的项目难度和成果！

我们再改一版：

项目名称：广告用户行为数据分析
项目背景和目标：由于从2019年10月起，xx公司的APP开屏广告转换率开始降低低，需要通过数据分析找到具体的原因和提升方法，提升开屏广告的转换率。
工作内容：负责规划广告用户数据的上报，定义相应的用户指标（日均处理数据2亿条），通过数据预处理和特征工程，并使用xxx算法的分析，最终分析出了用户在app开屏广告中的行为，将点击率从3%提告到了7%，日均为公司带来了xx万的广告收入。
使用技术：Sql、Python、统计学的中位数和假设检验、xxx算法

有了一定的数据，是不是更清晰了，更能突出自己的价值了？

小伙伴们要注意，作为一名数据从业者，在工作的方方面面都要学会用数据说话，这是你的职业性的重要体现！

三、工作内容也可以这样写的

前面改完之后，是不是整体已经像那么一回事了，这样已经够了吗？

其实还是不太行的，因为工作内容还没有差异化，嗯，就是这种感觉：这么一段话，放在谁的简历里貌似都能说的出去，不太像是自己做的。

因此，居士要分享的另一个点就是：如何走心地写一段工作内容？

居士之前面过一位童鞋，他的简历里面没有特别大的项目经历，甚至连前面居士提到的点也没有写，但是他的简历却给居士留下了很深的印象。第一反应就是这位同学很善于思考和总结。

如果结合到我们前面的项目经历里面，大概是这样的：

项目名称：广告用户行为数据分析
项目背景和目标：由于从2019年10月起，xx公司的APP开屏广告转换率开始降低低，需要通过数据分析找到具体的原因和提升方法，提升开屏广告的转换率。
工作内容：负责从规划上报到效果分析的全过程，日均处理数据2亿条。通过对广告点击和非点击用户的画像分析和历史行为对比，发现非点击用户的设备类型、app版本等特征有明显的不同，并通过对当前广告策略的分析对比发现，该在19年9月份后上线的三款广告策略中，会对部分型号的设备和app版本的广告加载时间造成较大影响。将该问题修复后，开屏广告的点击率从3%提告到了7%，日均为公司带来了xx万的广告收入。
使用技术：Sql、Python、统计学的中位数和假设检验、xxx算法

上面的描述就是最好的吗，当然不是了，这依旧有很多的优化空间，比如说文字描述可以精简、项目中遇到的困难和解决方法、更多优化思路的对比等等。