很多同学盘算着金九银十换个工作，最近有大量人来咨询陈老师，今天统一指引一下。近些年试图转来干数据的人太多，于是被咨询得太多了。

和其他讲职业规划的老师不同，陈老师这个钢铁直男理科生，只分析怎么做可行性最高。完全不会像其他人那样大煲鸡汤，讲什么“发觉真我，拥抱明天”一类废话，各位看官挺住哈，下边是来自钢铁直男理科生的热心提醒：

▌ 今年找工作是不是特别难？

答：难不难是看人的。虽然都在喊经济不行了，虽然到处新闻都在报道XX地方裁人，但是打铁还需自身硬，能人永远不缺工作。

我们多多少少都有问题，这才是真问题！

自身条件受限制，也是客观事实。所以不要盲目听信“我的XX成功经验”。那些成功经验背后往往有很多不可复制的机遇。特别不要盲目听信“我学了XX技能就成功求职”。

在职场上混，你是谁远远比你会什么重要。即使是同样0基础转行，清华的就是比普通学校的好转，同行业的就是比跨行业好转，3-5年中生代就是比老弱病残孕好转。

靠谱的做法，是认真分析自己的情况，找到适合自己的目标。这样求职就会变简单清晰了，明确以下三点就行：

所以多研究自己的情况、企业的需求。即使听别人的经验分享，少关注他的心情、感受、评价，多听他有什么资质，他在哪里投简历，他面试的是什么岗位，他具体回答了什么问题。这样才能吸收可复制的经验，让自己进步。

▌ 听你这么说，我不可能找个好工作了？

答：不要悲观。数据分析基本思维：遇到“好/坏”要问标准。找工作也是，什么算“好”特别重要。数据分析另一基本思维：“且字越多，成功概率必然越少”所以对下一份工作，尽量清晰自己想要的关键内容。

强烈建议选2个就好！事不过三，哈哈

有没有可能一步登天，一下找到各方面都好的工作？有可能，但是机会少。需要刚好用人部门看上你，相谈甚欢，同时刚好招聘窗口期其他竞争对手都是傻逼。

要知道，找工作是个企业/求职者相互看顺眼的过程，企业那边，HR对求职者薪酬的期望值就是：上一份工作+30%。虽然HR们口头不承认，可实际上丫就是这么操作的。 如果你要的薪酬超过30%增幅，那么她们就会把你的简历摁下来等一等，再找其他候选人，最后挑一个能把薪酬压下来的。

所以一次性要加薪太多，势必面临当备胎的风险，不是你不够优秀，而是因为招你的话，HR无处体现绩效哈。这里要做好心理准备。各方面都好的工作势必难找，一次满足一个小目标更好，毕竟路长着呢。

▌ 那我该如何找好工作？

答：上拉钩、猎聘、BOSS直聘、51job、智联招聘……搜地区+岗位名。搜出来以后有岗位名称、工作职责、能力要求、薪资范围等等，自己看就好了。

需注意：有些岗位名字可能用得很乱，比如数据分析、数据分析师、数据运营、数据工程师、商业分析师、大数据分析师、策略分析师，很有可能是一个玩意。因为很多HR小妹妹就是随手那么一写。

特别强调，不要单纯地看名字，即使都叫“数据分析师”不同情况下差别也是很大的，参见：

▌ 我怎么判断自己的适合程度？

答：匹配度是分三方面看的：

1、基本条件：包括工作年限、岗位、行业、等级（是否带下属）能力关键字（比如建模、增长）这些往往是HR小妹妹们拿来筛人的条件，所以是一票否决的。如果HR小妹妹收到用人部门的要求：这个岗位限5年以上+管理下属2人以上，那不符合条件的会直接枪毙。所以在匹配的时候，优先看这些基础硬指标过不过关。也会存在不过关去面试的情况（很多用人部门发招聘的时候，其实也没想清楚），不过概率相对较小。

2、岗位职责：包括来公司后，做XX项目，负责XX工作等等，这些是入职后可能做的事情。岗位职责有专业性，需要用专业知识来判断。HR小妹妹在这方面判断力较弱，比如岗位写的“用户画像”，你写个“做过用户画像项目”，HR小妹妹极有可能也约你来面试，但一见面才发现你只是做个调查问卷写ppt而已。最好的办法，是看行业+岗位+职责。直接思考下：他们这个行业的这个职责是干啥的。

3、能力要求：包括会XX工具、有沟通能力/抗压能力/XX能力，有XX方面经验等等。这里是有顺序的，经验》工具》能力。企业都喜欢吃现成的，一万句我会做，顶不过一句我做过。至于工具是要结合具体场景的，很多小伙伴一说转数据分析，就把书架上生了灰的《高等数学》《线性代数》《概率论》都搬出来了，完全没必要。一般技术类岗位会有笔试环节，如果笔试题挂了，面试基本挂掉。所以刷题是必不可少的。特别是数据类工作一般都会考SQL取数。越高级的岗位，越看重项目经验，特别是工作中的项目。

所以才强调，前一份工作再烂，资料也要保存齐全，这样后续讲项目经验用得上，至于《泰坦尼克》《猫眼电影》《数据分析师爬虫》《网站ABtest》这种连代码都能在网上百度到的网红项目，大家拿来练手就好。我都让我们公司HR小妹妹屏蔽这些简历了。

▌ 既然提到了学习，我裸辞学习好不好

答：很多人喊着不要裸辞，其实也不全对。有些同学的工作环境实在太恶劣，每天加班加通宵，完全无暇学习，干的是最基础的重复工作，毫无价值，工资也不高。这种情况下硬撑着不辞职是没法自我提升的，面试成功几率也低。而且金九银十有可能是企业集中招聘的时机，辞职的话，可以密集面试。

除了这些情况下，其他同学在年初选择裸辞都可以，做好学习计划，定期投简历，记录面试情况定期复盘，就能很大地体提升找到好工作的概率。

以上就是今天的分享，有些同学会说：咋没讲到数据类工作的特色呢？答：因为很多同学根本连这最基础的5点都没做到，以至于跳槽时毫无准备，盲目海投，缺少经验，漫天要价，闭门造车，最后一溃千里。

每天真的在纠结吃笋尖桂林粉还是麻酱拌面，每天桌面上摊十几本书，从概率论到21天0基础python，结果一本都学不完，瞎胡折腾，这能成就见鬼了。

至于跳槽去哪里，完全没有认真搜过岗位，全部信息都来自《21天0基础自学python入行互联网金融风控月入3万半年成为CTO》这种文章，要不然就是来自《我是如何从机械/土木/生物自学文案写作进入互联网运营半年成为COO》这种心得分享。再赶上今年互联网寒冬，就真是盲人骑瞎马，夜半临深池了。

即使是这基础的5点，讲出来也是得罪人的。在知乎上我回答过一个类似的话题，结果不但被一众“互联网数据分析大V”踩，连某东的官方号都跑出踩。有意思，我就问各位在企业里的数据主管/经理/总监们，这下边两份简历你招哪一个？

不瞎的都会招第二个呀。某东还好意思踩，我公司光HR小妹妹每年都要拦掉100份以上这种低素质的简历，你某东这么喜欢，都招了去呗，哈哈。

各方面条件都好，自然容易找好工作；条件不足，自然要谨慎行事，多碰运气，积累经验，事实就是这么简单，也就这么残酷。大家都有所耳闻，接下来可能求职更不容易，那只能我们更加倍努力，才好找到理想的工作。