"大数据"越来越热，数据分析、数据建模、算法的岗位需求越来越大，行情也是水涨船高，身边很多人都在打听(主要是跨专业)如何转行。

我从毕业后2016年开始，就一直从事数据分析这块的工作，岗位名称很多，数据分析师啊，算法工程师啦，数据分析与挖掘工程师等等，但工作内容大差不差，分享技术的帖子很多，在各路大神面前就不造次了，所以这次就不着重说技术这块，主要分享工作中踩过的坑，包括行业和公司的选择，工作中的自我成长，以及未来的发展这些。

数据分析类工作一定要找大公司！！！这点很重要，即使不是大公司也必须经营状况良好，金融借贷这类公司慎入！！当然银行除外。最近面试发现10个候选人里3到4个都有过在这类公司工作的经验，无一例外都是公司经营不善，倒闭了，身边也有很多人有这种经历。当然不是否定这种公司的价值，可能是幸存者偏差吧，反正自己找工作是肯定略过这些公司的。

之所以让大家找大公司，是因为数据分析这类工作依赖于几个条件：首先，公司得有数据；其次，公司有业务，并且需要你对业务足够了解；第三，公司能够支撑你的分析工作，因为数据产生价值不是一朝一夕的事儿，必然要经过比较长的时间；最后，公司有实力去试点试错。

一点一点来说，第一个，公司得有数据。不是说有手工记录的，或者存到数据库里了就叫有数据，数据质量很重要。我的第二家公司，是一家小国企，当初进去的时候说数据很多足够我用了，进去之后发现，数据是很多，但没有数据字典，没有人知道字段意义，而且分散在各个系统，系统多年无人维护，根本没人说的清有什么数据，从哪里取，能干什么。很多公司要做数据中台，我觉得这对数据分析行业而言是一个好消息，不然面对一堆无从下手的数字，相信我，你真的会崩溃。

第二点，公司要有业务，有业务了才有需求。还是我的第二家公司，本身是做供应商的，但是项目很少，天天就想着这堆数据能干嘛，怎么给公司带来收益，加上我本身对这个行业不熟悉，每天坐在那空想，最后变成了百度别人论文、案例改一改说是自己的出去忽悠人，技术能力根本用不上。

第三，公司有实力去等你！我来第三家公司的原因就是，当初领导面试说了一堆话，大概意思就是他们知道数据产生价值是一个漫长的过程，希望我能沉下心慢慢做。数据积累，分析，优化，应用这绝不是一朝一夕的事儿，前两家公司都要求我一个月甚至一周给结果，最后只能糊弄了事。

第四，公司有能力去试点试错。数据分析针对的大多是历史数据，实际应用过程中必然不会一蹴而就，公司要有能力去承受这个试错优化的过程，说白了，就是得有钱有资源，谁都不能保证一个模型出来了就一定效果很好。