经鸿 · 职发 | 生涯服务月——职业探索与规划之商业分析方向专场活动回顾

赵俊霖校友现任Google数据分析主管，拥有十余年数据分析领域从业经验。他以自身从校园到职场的成长路径为线索，围绕职业选择、成长感悟、职场经验与在校生能力培养四大主题展开分享。

关于职业选择，他表示人生中很多关键选择都诞生于新的尝试与探索，年轻阶段不必过度焦虑长远规划，大胆接触新领域往往能收获意料之外的成长。

谈及职场工作体验，他重点分享了AI技术给数据分析岗位带来的颠覆性变化。当前AI技术深度渗透日常工作，分析师更多承担“需求翻译者”与“结果把关人”的角色——将业务需求转化为清晰的指令交付给AI完成基础工作，再对输出结果进行校验、迭代与最终决策，工作效率会得到大幅提升。

关于职场中的成长与锻炼，他总结了三个核心层面：一是专业硬技能，SQL、Python、统计学等基础能力依然不可或缺；二是职场软技能，跨部门协作、项目推进、沟通协调等人际交互能力难以被AI替代；三是对工作意义的认知，要逐步厘清工作在人生中的定位，找到适合自己的长期驱动力。

针对在校生能力培养，他提出三点建议：主动接触AI前沿技术，尝试用AI解决实际问题；夯实专业基础，沉淀商业判断与决策能力；打磨沟通协作等软技能，这类能力在AI时代更为重要。最后，他再次鼓励同学们多探索、多尝试，在实践中找到适合自己的职业方向。

辛悦校友任职于互联网大厂经营分析岗，拥有多段金融与互联网领域的实习与工作经历。她结合自身经历，从职业选择、技能迁移、实习成长与能力准备四个方面进行了分享。

关于职业选择，她分享了自己在头部券商研究所、互联网企业等多类岗位的实习探索经历。对比金融行业研究与互联网经营分析两类岗位的差异与共通之处以后，她最终选择了互联网经营分析赛道。

对于知识与技能的迁移，她认为在校期间学习的Python、计量类课程知识，都能直接应用于实际工作，数据归因、异常值识别、自动化处理等核心方法在两类岗位中都是通用的，不同实习经历所获得的能力也可以互相赋能。

针对同学们普遍关心的“实习如何为秋招铺路”问题，她认为要想获得导师与团队的认可，应该努力做到以下几点：主动争取工作任务，不被动等待安排；交付成果超出预期，在基础要求之上补充分析与思考；主动同步工作进度，风险提前预警；注重细节规范，保障交付质量；定期复盘总结，沉淀可复用的项目经验。

最后，她为同学们梳理了求职能力清单。硬技能上，应该筑牢数据分析核心能力，掌握Excel、SQL、Python，积累1—2个深度分析项目；熟练运用AI工具完成完整工作并核验结果，打造个人优势。软技能方面，培养沟通协作、多任务管理与持续学习能力，这些是决定长期职业高度的关键所在。她建议，大家借助校园活动与各类实习经历充分探索个人发展的方向，确定赛道后再积累一段长期的深度实习。

在自由交流与问答环节，同学们围绕AI对行业就业的影响、不同职业赛道的选择逻辑、实习投递的时机与准备、零基础技能提升路径等问题踊跃提问。两位校友结合自身从业经历与行业最新动态，逐一解答。现场交流氛围热烈，同学们纷纷表示收获满满。