财务怎么转行数据分析简历（数据分析转行财务分析）

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1、求职目标：明确表达出求职目标，即出纳或相关财务职位。如果可能的话，可以突出你对这个职位的具体期望，比如希望在一家什么样的公司或环境中工作。教育背景：列出你的和所学的专业。

2、真实性：会计简历可进行优化处理，但绝不能提供虚假信息。针对性：针对不同的职位制作不同的简历价值性：将最有价值的内容编制进简历中，尽量提供能证明工作经验的量化数据。

3、不过写转行简历是有技巧的，虽然大家的过往工作经验不可以直接拿过来用，但是我们可以适当改一些，就可以转化过来拿来用了。具体如何去写转行简历，X职场总结了3个方面，大家可以好好学习一下，以后说不定就用到了。

转行的关键是转换岗位例如，对于杏，在我们的建议下，她成功地应聘到一家做财务软件的公司，做财务软件的培训。

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比如，你考完会计证认为就可以名正言顺去干会计了，但我们一些人得到的工作机会是这样的，先干着出纳和会计助理吧，等你有初级会计师证书再说干独立的会计。

直接去应聘。在应聘时，所学的专业知识就显得非常重要，要不对方问几个问题后就知道你的底子了。在应聘前一定要做好相当充分的准备，了解对方的公司，了解工作内容。

工作轻松。基本上不用加班，如果只干财务工作，可以下班就回家做饭带。双休，可以带出去玩。工作重要，在单位会受到人们的尊重。和老板的沟通比较多，有事好商量。发展空间大。

1、第二阶段是要会SQL、懂业务，能够做一些基本的数据处理，再加上上一阶段的那些技能，你就能做大部分公司的数据运营和数据产品。

2、我们可以采用两种办法来处理：一种就是直接删除缺失的数据；第二种就是通过建立模型进行插值的办法来补充这些数据。

3、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。

4、转行数据分析师需要的技能大致分为六个模块：(1) Excel 零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。

5、先买本统计学的书回来学习下，然后再买本多元统计的书学习下，再学习下数据挖掘的知识，然后再选一款适合你的数据分析软件学习。要做数据分析，以上是基本的需要学习的。

1、数据分析师需要做的是快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。(5) 数理统计与数据运营数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。

2、语言SQL SQL语言作为一门编程语言，是数据分析师的必备能力，也是数据分析师必须要熟练掌握的基本功，可以作为数据分析的入门学习内容之一。

3、沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。

4、一步：统计概率理论基础这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。

综合考虑以下几个原则，来选择2-4个项目写在简历中。选择自己最熟悉的项目，选择产出价值的项目，选择最能体现分析&推动能力的项目，选择和意向公司业务最匹配，方法论可复用的项目。

简历的后面可以写一点自己的经历，展现一下文字功底。文笔是思维能力的体现，把自己的成长经历表达的引人入胜你就成功了另一半。当然，行文是严谨，还是幽默，这要看你应聘什么工作。一张合适的照片也是必不可少的。

比如之前做销售的时候经常需要用数据分析软件对市场的销售数据进行分析，那这个经历就跟“数据分析”这个能力相匹配，可以写在简历上。

当然，如果你的简历足够“与众不同”，能表达出你对该岗位的浓厚兴趣、你完善的职业规划、你对目标岗位的工作思路，相信有眼光的HR会给你一个面试机会。

如何写好转行简历1 “转行”求职难，写简历更难。如何写好“转行”简历，让面试官给自己一个机会——这个问题是众多求职者所关心的。

让简历内容突出内容就是一切，所以简历一定要突出你的能力、成就以及过去经验，仅有漂亮的外表而无内容的简历是不会吸引人的。简历内容要仔细分析你的能力并阐明你能够胜任这份工作。

第二步：软件操作结合分析模型进行实际运用关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。

需要首先你掌握该行业的知识，才能更好的掌握自然科学的不断创新。对于外行应届毕业生转行数据分析，必须承认的一点就是：它很难，但也不是不可能。只是转行，可能需要你付出多余别人十倍甚至更多的努力。首先，需要强调的是。

最重要的就是算法模型的训练。参加真正的数据分析师的培训有点类似于报了个奥数班。所以要学这个需要强有力的理论知识作为支撑，比如说高数、离散、线代、数据结构、算法导论，概率论、统计学。

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