就业名片
杨御轩，华东理工大学信息科学与工程学院自动化专业2026届本科毕业生，目前已签约上海银行。
自述
当秋招的号角吹响，我做出了一个在旁人看来需要勇气的抉择：放弃已有的保研资格，毅然转向职场，希望早日成为一名在社会上可以创造实际价值的优秀数据分析师。为了将这一目标变为现实，我制定了一套求职法则，系统性地开启了我的求职征程，希望我的分享，可以给小伙伴们一些启发。
“归零”对我而言，不仅意味着放下“保研”这条既定的坦途，更深层的，是勇于打破“自动化”这一专业标签带来的思维定式，以一种空杯心态，从头构建属于数据分析的知识体系。
在我决定以数据分析师为求职目标后，我清醒地认识到，虽然自动化专业给了我坚实的数理基础和系统观，但距离成为一名合格的数据分析师，我在统计学理论、数据库操作、业务理解等方面还存在巨大的知识鸿沟。
因此，在8月初，秋招刚开始时，我没有急于海投简历，而是将全部精力投入到一场深刻的“自我升级”中。我系统性地规划了学习路径：在B站上，我从头系统地学习了一遍数据分析技能，包括SQL、Hive、Python、统计学基础等；在Kaggle平台上，我从最基础的Titanic数据集开始，一步步学习特征工程与模型构建，尽管过程充满挑战，但每一次成功提交都让我对数据分析的全流程有了更真切的理解。
在掌握了基础工具后，我意识到，企业需要的是能解决实际问题的能力，而非纸上谈兵的理论。为此，我深入研究了各类面试宝典，最终将求职准备凝练为七个核心问题，它们如同七个标尺，全方位度量着我与目标岗位的匹配度。
这“七问”分别是：
第一，驱动力与目标——“为何放弃保研选择数据分析？”
这迫使我将个人叙事与职业选择深度融合，形成一个真诚且有力的回答。
第二，技术深度——“请详述一个你从混乱数据中提取出关键洞察的项目？”
我以数学建模比赛为例，阐述如何利用Python进行数据清洗，并通过特征分析求解问题。
第三，业务理解——“如果让你分析某电商平台的销售数据，你会关注哪些指标？”
这促使我超越技术，去思考GMV、复购率、用户分层等业务概念。
第四，统计学基础——“请解释P值的实际意义，以及在A/B测试中如何应用？”
这确保我的分析有坚实的统计理论支撑。
第五，问题解决能力——“当你分析的结论与业务部门的直觉严重不符时，你会怎么办？”
我设计了一套沟通验证流程，展现了我的严谨与协作精神。
第六，项目管理——“你如何确保一个分析项目能在规定时间内交付？”
这体现了我将自动化项目中的系统规划能力迁移至数据分析任务的能力。
第七，终身学习——“数据分析领域技术迭代飞快，你如何保持竞争力？”
通过反复打磨这七个问题的答案，我不仅预演了面试，更完成了一次对自身技能的全面审视与加固。
在这条充满未知的求职路上，我并非独行者。我最宝贵的财富之一，是与另一位同样在求职的朋友结成“成长联盟”。我们每周都会固定时间进行“模拟面试”，当我试图向他解释一个复杂的数据项目时，他总会从“局外人”的视角追问：“这个分析到底解决了什么实际问题？”“你能不能用一个更生动的比喻让我听懂？”这些提问迫使我必须剥开技术的硬壳，用任何背景的人都能理解的方式阐述自我工作的核心价值，这极大地锻炼了我的与人沟通与讲故事的能力。
在一次次石沉大海的简历投递后，我们会相约一起用休闲的方式转移注意力，缓解压力。在收到令人沮丧的拒信时，我们会互相安慰，分析原因，然后重整旗鼓。他是我求职系统中最温暖的“人性化模块”，确保我在高效运转的同时，不失温度与韧性。在此，十分推荐大家求职时不要孤军奋战，而是能够与知心好友结伴共赴求职路。
因此，我为自己设定了清晰的航向——成为一名专业的数据分析师，用数据创造价值。这也是贯穿我所有行动，经过层层考虑下的无比清晰而坚定的唯一目标。
这是我所有努力的价值锚点，它源于我放弃保研时的深层思考：我渴望我的工作能更快、更直接地触摸到商业社会的脉搏，让冰冷的数字讲述出温暖的故事，驱动真实的决策与增长。这个目标，像一道严格的过滤器，帮助我在海量的招聘信息中，快速识别出那些真正重视数据、能让我成长的团队。它也为我在回答每一个面试问题时，注入源自内心的热情与笃定，这一份热情与笃定会传达给面试官，为面试表现大大加分。在求职的同学们一定要坚定自己的信心，切忌患得患失。
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