三年三国：我在美国、新加坡、荷兰做数据分析

原创： MarTechApe MarTechCareer

两年的留学生涯里，RW在美国卡耐基梅隆大学Public Policy专业读完了Data Analytics track的研究生学位，期间去过北卡罗莱纳州的Citrix总部做营销分析暑期实习，在Bloomberg彭博中国做数据分析暑期实习。毕业以后，她去了新加坡，加入了Uber APAC团队做全球数据分析，在印度尼西亚、马来西亚、泰国等东南亚国家推广Uber旗下的产品，例如Uber Eats、Uber Freight等。

在Uber新加坡被Grab收购以后，她又加入了旗下的产品团队，从一名数据分析师成为了一名产品分析经理（Product Analytics Manager）。

如今，这个闲不下来爱折腾的北京大妞觉得亚洲“呆腻了“，是时候去探索另一块大陆——欧洲。于是，她又申请加入了Uber荷兰团队，现在在阿姆斯特丹看管整个欧洲、中东和非洲的市场。

今天，MarTechApe想分享一下她从一名留学生到成为一名在世界范围工作的数据分析从业者一路过来的精彩经历，希望更多的人能从这位洒脱、通透的姑娘身上得到许多有价值的洞见，不管是在职业发展上，还是人生选择上。

下文整理自RW在MarTechApe的每周数据分析求职线上讲座上的分享内容，如果你想看完整讲座，或参与到每周的免费线上求职讲座中，请回复助手小Ape关键词“世界”。

我其实是个文科生。在去CMU念书前，从没有想过自己之后要成为一名数据分析师或数据科学家。事实上，我就读的Public Policy（公共政策）这个项目听起来也像个文科项目，但它在我就读的那年，它第一次开设了Data Track（数据分析专项），将数据科学与公共政策制定结合了起来。于是我就从最开始的纯Public Policy转到了与Data Analytics（数据分析）结合的这个项目。

之所以这样选择有两个原因：第一，性格使然。我是一个好奇心很重的人，非常想跳出自己的舒适圈，挑战自己从没做过的事。作为文科生，我想看看我能不能胜任数据分析。第二，价值使然。我喜欢多样化的背景。我不想一个项目里的同学都是来自同一个国家、有着太相似的文化背景，这样会让我觉得很难去了解多样化的信息。这个项目多元的学生背景是我非常喜欢的。

因为今天的主题是求职，所以我就不展开说求学阶段的事了。具体聊一聊“找工作”和“工作”这两件事带给我的启发。

很多同学想从事数据分析，但却不知道数据分析具体做什么。其实在正式工作之前，我对数据分析师（data analyst）的了解也很模糊，以为就是打开Excel分析一下数据，画一些图表，并没有一个对这份职位很全面和系统的理解。而当我真正开始工作，并且渐渐在这个领域有了越来越深的积累后，我逐渐对这份职业有了越来越透彻的理解

我在这里把这份工作的内容切成三块，希望能给你呈现数据分析师的全貌。

第一，个人项目（40%）

个人项目指的是你自己建造的工作。其中第一块内容就是分析（analysis），也就是帮助自己的团队做数据分析，钻研如何更优化流程，减少没必要的成本和时间。个人项目的第二块内容就是数据报表（dashboard）。作为数据分析师来说，我认为这是一个很必要和重要的部分，因为所有stakeholders都想知道某个业务的表现如何，而只有数据分析师可以去搭建后端的数据框架和做可视化分析，这也是在技术和业务之间搭建桥梁的重要一环，帮助别人也帮助你自己更了解业务。

(Dashboard. 图片来源：Datapine)

此外，如果你刚好跟产品团队工作比较多的话，还会有机会做一些实验，像是A/B测试。比如我在uber eats团队时，我想知道哪种方法更能提高最后的下单成功率：把消费税直接加在最后check out的价格里，还是分开显示消费税和订单的价格。这就是一个A/B测试的实验。如果你有兴趣学习A/B测试，MarTechApe有相关的文章介绍和课程内容。是苹果数据科学家开设的课程（戳我了解详情），我自己也上过，讲得非常好。

第二类，临时救火（Ad-hoc Analysis）

很多学生可能不知道Ad Hoc分析是什么意思，我也没找到很好的中文翻译，所以我就把它称为临时救火。比如，在其他部门收到了我们部门的分析后，他们可能会有额外的问题，而这些问题可能就需要做额外的、零散的分析来解答。这种就是ad hoc analysis。

(Dashboard. 图片来源：US Analytics)

一开始我作为新人刚进公司的时候，会被要求给别人做很多临时救火的分析。由于是临时救火，这些分析都比较碎片化，对新人理解整个业务的帮助并不大，但却占据到我大量的时间。然而，ad-hoc analysis不应该成为一名合格的数据分析师主要的工作范畴。作为一名数据分析师，我们不应该用超过50%的时间只去做临时救火，因为毕竟临时救火从长期来说，是不能让你提高太多的。数据分析师会有更多的个人项目和需要人事管理的事物。所以，当我熟练有经验起来以后，我就尽量把ad-hoc的工作逐渐压缩到我整个工作的30%以下。

第三，人事管理（30%）

没错，这个看似和核心工作没有关系的、听起来很虚的东西，会占据工作的30%。

我之前在CMU念书时，人事管理等软技能（soft skill）并不是自己很擅长的内容，学校也无法在这方面帮助到我太多。所以等我真的到了工作环境中，我在这方面就很没有自信，不知道怎么跟老板打交道、不知道怎么去跟一直让我写query的人说No、不知道怎么push back。

但在工作了两年以后，我觉得自己在soft skill上的提高比在technical skill上的提高更多。这方面的提高是学校不能教给我的，只有在现实工作环境中不断地历练才能一点点领悟。

其实我觉得每个职场新人都该调整自己的认知期待，要去承认，人事管理就是会占据你很大的精力这个事实，因为我们不仅要管理好跟所有的stakeholders的工作关系，还需要思考去做一些可扩展影响力（scalable）的分析和数据报表。

举个例子，比如我在给uber eats做分析的时候就会在心里想，该如何把它做得更scalable，让其他Uber下面的团队只要替换一下数据就同样可以使用。当你逐渐成熟起来时，你就会想要去接管更多人事上的东西，从而需要去扩展你的软技能。

在这里，我顺便给大家简单说一下数据分析师的职业发展路径。

作为一名Data Analyst，之后的职业发展可以分为两种方向：Individual Contributor和Manager。如果你之后想要做individual contributor，可能就会往data scientist/engineer方向发展，之后也可一直很专注在技术层面。还有一些数据分析师在工作几年以后会转成business function，去做strategy，做operation manager，做product manager或甚至people manger。那就要学会如何领导整个analyst团队。

我需要强调的一点是，大家不需要对职称和薪资有太多顾虑，觉得某一个function就比另一个更厉害。大公司里这方面的考量都跟员工的工作年限和个人水平有关。Senior Data Analyst虽然仍然叫做analyst，但是薪资和level并不会比product manger低。所以不要被这些身外的东西决定你的career path，而是要让你的passion来决定。

在介绍了数据分析的工作内容和发展路径之后，我想聊一聊大家都更关心的话题，怎么找到工作。

第一，学校项目有没有用？答案是，好的项目当然有用。

我在CMU读研二的时候，了解到一门Digital Analytics的课有跟大公司的合作项目以后，就义无反顾地去申请了这门课并且申请到了其中一个项目，合作方是Funny or Die（美国知名搞笑内容、电影电视制作公司）。

当时不太了解这家公司的我一开始还在嫌弃这家公司，但后来就是这一个小小的project对我后来找工作真的帮了很多忙。我把这段经历放在了自己的简历中，之后每一次有面试的时候，面试官都很感兴趣我在Funny or Die做了什么。我才知道，面试官并不会认为我只是以一个学生的身份去做了些不痛不痒的事情，而是会把我看作是替这个公司考虑的一份子和给他们提供服务的一员。因此，只要有机会遇到学校里有和公司合作的项目，我相信之后都会成为简历和经历中很出彩的一部分，从而能够弥补自己缺乏工作经验的这一短板。

第二，实习有多重要？答案是，不能更重要。当GPA和实习有冲突时，请选择实习。

在我研究生第一年的第二个学期，我刻意选了很多不需要参加final或在学校完成final的课，所以我的暑假比很多人都早开始（早了整整三周）。这边我想给到的一个小tip就是，如果你想有更多时间去找实习、做实习，可以试着把那一学期的课缩短。

我当时先确定的一份实习是七月份要去做Bloomberg的Data Analyst Summer Intern，但6月这一个月却几乎没有事情干。我并不想浪费那段时间，于是我又打开了LinkedIn找到了一份在Citrix做Marketing Analyst的暑期实习。

那年，我过了一个很累很累的summer，但是也是这一个夏天可以说改变了我的人生，明确了我自己日后想在科技公司工作的决心。

因为有了这几份项目和实习，在之后找工作的时候都很顺利，面试官很愿意跟我聊这些经历。我发现自己当初在暑期做的很多东西就是后来真正成为Data Anlyst之后做的东西。

所以我建议，如果有一个超过两个月的break（甚至只有一个多月），完全可以去找一些相关的实习，真的能很大程度上帮助你找到之后的全职工作。

第三，哪些技能对找工作来说很重要、哪些又不太重要？答案是：SQL最重要。

在我正式做数据分析工作之前，我在CMU期间虽然上了很多technical skill方面的课程，但是并不知道哪些技能对找data analysis的工作很重要，哪些又其实不太重要。因此我会缺乏一些侧重。当我面试了很多公司以及成为数据分析师之后，我发现最最重要的还是SQL，所以我强烈建议还没有很好的SQL基础的朋友去学校里或自己找资源上SQL课。我在找工作时，一般在面试环节中，第一轮先是recruiter在电话里简单聊一下基本意愿，而从第二轮开始就是各种technical interview。最开始考察的一定是SQL。面试官会现场让我写SQL代码来得到一个ta需要的表格。我面过的Facebook，Google, Bloomberg，Grab这些科技公司的第一轮也都是SQL。所以如果你想成为data analyst或data scientist，首先这个技能一定要掌握好。

最后，我想聊一聊选择。

留学生面临很多选择，在美国积累几年工作经验还是毕业后直接回国？短期留在美国还是长期？

大多数人纠结的点可能是，哪个国家发展更好、哪个国家机会更多、甚至中国和美国到底谁才是未来几十年最热闹的地方？这些纠结的背后其实都有同样的预设——你想找到最优的选择。

但在我看来，没有单一的标准可以衡量出哪个选择是“最优的”。所以我选择“从心”。

我毕业的时候已经拿到了Bloomberg的return offer和Amazon在西雅图的一份工作。我在纠结去哪一家公司的时候收到了一位关系很好的印度学长给我寄过来的graduation card。

卡上写着一句话：

The world is ahead.

当时我就觉得一下子被击中了。原来我之所以纠结Bloomberg还是Amazon，是因为这两家公司仿佛都不是我想去的，而卡片上的这句话倒是道出了我内心深处真正的向往————我想去闯荡这个世界。（没错，我有点中二。）于是，就在我和一位在uber旧金山的recruiter聊天时，他无意间说起Uber APAC新加坡也有一个同样的团队在招人，并且他认识那边的hiring manager，我就主动请对方帮忙介绍，最后开心地去到新加坡工作。

在新加坡工作了两三年后，我又来到了荷兰。在这三年的过程里，我从数据分析师，到商业分析师，到产品分析经理，几乎了解了数据分析相关岗位的方方面面，也感受了北美、亚洲、欧洲三大洲的工作环境和文化氛围。

很多人会说，“呀，你去过新加坡工作，又去过美国读书，现在又在阿姆斯特丹工作，我也想这样”。

我想说，如果你真的想、你真的觉得这些经历能给你带来一些很不一样的东西、让你很出色，那你就去做，不要只是停留在想的阶段。但我也要提醒的是，当你真的去做了以后，会发现结果可能没有你想得那么好，但既然已经去做了，就要敢当。没有一份经历会是100%不好，一定会是有两面性的。所以如果你真的现在想去做什么，想到就去做，做完之后去承担好的或不好的结果，等到再回头看就会发现都是好的。

我很庆幸我能够有这些丰富的体验，也很庆幸我能有体验的勇气。现在的我可能没有以前那么中二了，但在我做选择的时候，我依然相信：

The world is ahead.

最后，给大家总结一些反思和建议。

我用这个句型来表达我对于求职的观点：不要为了XX而XX。你可以把下面的词拿来填进这句句子里。

1.留美：留不留美，抽中抽不中H1B，都不是什么天大的事儿。我走了一圈发现，美国外的世界跟美国一样精彩！大公司如Facebook, Google，Uber在全世界范围都有office。并没有什么太大的不同。不要为了留在美国去一家很不怎么样的公司做一份自己很不喜欢的工作。

2.找工作：我之前有段时间找工作就是打开LinkedIn，然后什么工作都会投，但经常面试到一半就会问自己为什么要投这些根本不喜欢的工作？为什么要浪费时间？所以要自我剖析且学会利用外部资源（找认识或不认识的学长学姐、去LinkedIn上reach out，去meetup上报名加入group和event），质问自己到底喜不喜欢投的这些职位。找工作就像是找伴侣，人生苦短，真爱至上。

3.社交：要高效社交，想好自己到底要去问什么问题，想好你跟这个人认识之后，ta能帮助你解决什么样的困惑。去认识有意思的人，有话直说，不要浪费自己和别人的时间。我之前就反思自己没有好好利用学校组织的career fair，错失了很多跟牛人建立联系的机会，当时就问了很多没有营养的问题。

4.赚钱：我不会谎称钱的魅力和实力，可是高薪却无味的生活会让你明白有钱难买爷开心是句大实话。如果有个机会能让你学到更多技能，让你每天相信你的工作是有意义的，让你不再讨厌星期一，如果你相信它的潜力，就去拥抱它吧！

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