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保研实习路:从211到top2,从泛金融到互联网
发布来源: lala实习日记本 发布时间:2020-03-25


halo,大家好,好久不久,我是lilia~~
今天是我的好朋友W同学的新一岁的第一天
首先祝她生日快乐啦啦啦
下面她会分享在保研以及四大财务咨询、券商行研和互联网经营分析岗位实习的心路历程,看完文章的你一定会有所共鸣哒!

个人背景



作者介绍:一颗小草莓

本科——某211财经院校的经济学类专业

研究生——top2高校的公共管理类三年制学硕,研一在读


Part  1

关于保研 



想好自己的路,不盲从,不攀比

经常有学弟学妹咨询我保研的问题,上大学的时候我经常分享哪些老师给分高、哪些比赛好拿奖


因为在当时我对于保研的思考就停留在路径上,而没有深入思考过为什么要保研,以及什么样的人适合保研


大一时的我对未来很迷茫,那个时候大家总是攀比高考成绩、大学甚至某个专业的录取分数线。我们眼里的世界是线性的,觉得谁高考成绩好,学校好,甚至专业是不是金融学谁就是更加优秀


我眼里也是这样的。那时我接触到了一些我们专业保研的学姐,他们去了非常好的学校读研,受到了学校各种嘉奖和宣传,我也想像他们那样光鲜,去更好的学校读研从而证明自己


所以,我上大学的时候精力都花在迎合保研的制度上,而没有去了解自己适合做什么,也从未踏出学校一步去探索外面的世界,找到适合自己的工作


后来当我真的保研,我早就忘了大一时谁在那里比学校的高低,只剩下对未来的迷茫了


这一点其实是本末倒置的,读研本质上只是一个途径,为了提高自己


如果你本科可以找到很好的工作,或者是你为了去外企工作,又或者是为了感受国外的氛围练习口语,那么完全可以选择本科就业或者出国,完全没有必要去选择保研


因为你迎合的保研制度很可能和业界所需要的能力模型不匹配


找工作需要你去了解自己适合做什么,需要一些隐性的工作技能,需要匹配实习经历,有的工作也很看重海外视野。


这些事情和你追求GPA而选水课,精益求精的做无用的作业,每次课出勤去学并不实用的知识,做学生工作而不是出去实习,为了GPA下降而不出国交换很多时候都是矛盾的





所以我常常认为,GPA过高并不是一件好事,适度即可


我希望学弟学妹在选择这条路的时候意识到这样的弊端,而不是单纯觉得保研光鲜而盲从


并且,也要尽早地从学校的那些单一维度的评价体系中走出来,从高考后就不要再以成绩论高低 


Part  2

关于实习



商科学生实习是非常必要的,因为我们学校里所学其实和业界的需要严重脱轨


我们可能某一科的分数很高,但却缺乏实践,在面对实际工作时发现无从下手,但是在现实中,很多人学习一堆知识,到了大四才发现,原来工作需要的能力自己并不具备,自己具备的能力建立在学校的评价体系之中


而很多人这个时候距离就业的时间也不远了,这样就会很被动


另外,实习前我们还需要每个人评估一下自己是怎样的人,适合做什么。并且多和相关的从业人员交流去排除不适合自己的岗位。下面是我的实习感悟,供大家参考哟~


 (1) 券商行研 

保研后,一开始我选择在一家券商研究所做消费类行研。我觉得我很喜欢这样的氛围:每天可以和研究其他行业的同伴交流各行各业,经常可以学到很多东西。而且对于不同行业,都有对应的框架,让我学到很多



我在这里做了将近五个月,但是发现做行研类的实习,在4/5个月之后就会被所研究的行业局限住,轻易不方便更换自己研究的行业



而研究所的留用又非常不稳定,我见到一些优秀的师兄师姐都没有被留用,就感觉到非常不安稳和焦虑,担忧自己如果一直研究这些特定的小众行业,是否就业面过窄



而且在与其他小组同伴交流中我也发现,我对其他组的行业也很感兴趣,我想做一个工作可以接触到更多的行业,那样会更有趣



于是我选择去考CPACFA,因为我发现财务是一门语言可以进行跨行业的分析,我想学好财管会计去了解更多的行业




 (2) 四大财务咨询 


考完CPA之后,我加入了学校的咨询协会,我发现自己很喜欢咨询的思维:分析问题—解决问题而我又考了CPA,所以觉得很匹配财务咨询这个版块就准备去做财务咨询


当时我也听了PWC的edge计划宣讲会,他们说在这里工作可以接触到很多行业,让我觉得很有意思


于是我找了四大一家的财务咨询部进行实习,在四大,这个部门一般被叫做“交易咨询”或者“财务咨询”。下面又分为估值建模、财务尽调、税务筹划、破产重组、法务、公司金融等多个小组


其中我最喜欢的是财务尽调,因为做财务尽调可以去各行各业的公司里尽调并撰写财务分析报告


但是,这个岗位几乎不招应届生,也不太适合应届生的发展,大多数都是做3年审计带着CPA跳槽的,或者有的人在美国拿到USCPA因而在做跨境并购时比较有优势


我因为读了三年的硕士,而且本硕均非财会专业,在这方面非常吃力,如果先去做三年审计再跳槽,到时年龄已经比较大了,感觉在拼体力的四大并不好生存,所以放弃了这条路


但是我非常支持本科毕业去四大做2-3年考下CPA,然后去美国读Accounting,在就读期间考下USCPA再谋发展,因为USCPA和HKCPA其实非常容易过,但是在中国就业却非常差异化,对于做跨境业务是一种优势


我也很看好那些外企的财务管培生计划,将来往财务分析的路上走,并了解到很多国外读会计的同学都会选择这样的路。我也接触到了很多人本科毕业在四大工作过,并实现了“财务+”的转型。但是显然这样的选择不适合当时的我了,让我觉得很遗憾


在这段实习中,我确实如愿接触到了更多的行业,并且每周都在更换。我发现,我本来以为的自己会喜欢接触不同的行业其实并不是这样


比如,我并不喜欢能源矿产基建类的行业,我喜欢的行业主要还是消费类的这些。而且当你真的一周换一个关注的行业的时候,会觉得过于疲惫,好像什么都没看明白,只是作为一个服务的中间人,而不是分析者




所以我总结出,我想成为一个能长期跟踪某类行业的分析师,沉淀下自己的洞察,并且我希望这样的从业能力模型是可迁移的,就业范围是较为广泛并且有一定需求的


在与很多人交流过后,我总结自己比较喜欢消费者研究/市场研究/行业研究/产品研究/财务分析/数据分析等方面的工作,用这些方法来辅助企业的经营决策


而不一定去做投研,因为我比较风险厌恶不适合做高风险投资,并且投研也不偏好应届生。我就开始把目光聚集于互联网经营分析的岗位上,并且找到了一家大厂经营分析部的实习


 (3)互联网经营分析 


在这里的实习体验感觉非常好,我觉得有下面几点原因很吸引学经管的人去做互联网:


(1)氛围活跃,穿着随意,文化包容创新,像一所学校

(2)业务发展快,机(工)会(资)多

(3)工作内容有趣,贴近生活

(4)不太需要原生资源

(5)不需要经常熬夜,周末加班(相比金融)


又由于我们专业是公共管理学硕,我所学的应用政策评估模型进行处理效应研究与互联网的基于AB-test等推断模型重合度非常高,因为我们本质上做的都是一件事:描述性统计→统计推断→结论及应用


但互联网做业务分析比我们的学术研究更加落地。我觉得自己很喜欢也习惯这样的分析思维


比如,在学校里,我们研究财政经费投入效率问题(政府医疗经费,是给医院好还是给病人好;政府的教育经费,是给学校好还是给学生好)


这就很像你去研究流量的分发是给网红还是普通人问题。还比如,我们有DID、PSM、RDD、固定效应模型来做相关性到因果性的检验,在互联网的分析中也应用类似原理的分析推断到底哪个因素影响了留存/DAU


这个时候,我发现很多学校里学的都是一种思维的培养,教会我们如何评估一件事情,如何分析一个问题,更体会到了学科之间的交叉,我们需要利用经济学、管理学、社会学、财务管理、传播学、统计学的方法去增加我们解释问题的角度。


我一个做商分实习的朋友是学社会学的,他还经常跟我说他们做的田野调查也很像商分的工作,所以我觉得在校期间,我们也可以多跨选其他学院的课,学会从不同学科视角去看待问题,培养自己的视野


比如我选了心理学院讲消费行为的课;选了新闻传播学院学广告营销、媒介经营的课等等。尤其是很多学管理学的同学苦于自己没有技能,不像财务会计和法律


这一点我以前也很焦虑,但是我最终思考到如果我们能够培养自己的管理学sense,多学科视角并加以迁移到实际生活中去应用,其实也是一种思维的壁垒


并且,你做的工作可以帮助企业的发展,方便用户的使用,成就自己也能成就他人。我很喜欢这种为他人赋能的感觉,而不像做期货期权交易那样的零和博弈。这就是我认为的做经营分析工作的价值





Part  3

  关于数据分析面试



(1)SQL

我之前没有sql基础,一开始看了《sql必知必会》《sql基础教程》,后来报名了CDA的网课学习


这些课程主要是分拆了各个语法给你讲查询语句、条件语句、筛选语句,非常基础。如果想要通过面试还远远不够,很多人建议刷牛客网、sqlzoo的题,我是刷了知乎上的一些数据分析的帖子和一些面试的题


我在面试这家公司之前,还面试了另一家大厂的商业分析,但是当时只掌握基本语法,完全无法写出多条件多嵌套的表达式,所以被刷了


因此,想要应聘这样的岗位sql是必不可少的!可以优先学习sql,而不是那些机器学习的算法。实际上,很多业务分析的岗位都不需要机器学习


sql我觉得本质上就是一种查询的语言,与编程并没有任何关系,所以非计算机背景的同学完全无需担心。我认识的sql比较好的同学中也有文科专业的同学。我在学校里也完全没接触过sql


(2)其他数据分析及技能

在我看来,商业分析想要长远发展可以走技术的路线,也可以走业务管理的路线。我是本科经济学学位,研究生管理学学位,所以比较适合走业务管理的路线


面试时,也提出希望做偏业务的,算法一点都不会。学校中教的主要是统计学、计量经济学模型,而且是用的stata,其实和业界需要的不太一致,但是道理很多是相同的。但是为了适应工作的需要,我也学习了R和Python的数据分析技巧


 我觉得从做数据分析的角度来说,不用纠结用excel还是r还是python,因为这三者数据分析的底层逻辑很类似


可以先学习excel的vlookup函数和数据透视表。然后学习r(因为我学过stata,r和stata语法比较类似,也有人不学r直接学python也可以)的dplyr,plyr和data.table的应用


最后再学习python的pandas,numpy和seaborn。这个时候你会发现一切都是相通的,只需要熟练使用就行


除了数据分析外,我认为ols、logistics和kmeans聚类也很常用,也可以用python学一下。但是再高深的,对于找实习来说就用不到了,但是也可以学。


对于爬虫来说,有很多爬虫插件和软件可以用,python爬虫也可以不学,入门是够了


对于可视化来说,可以学excel图表可视化,tableau可视化。R的可视化有一种论文的感觉太学术了,商业场景excel就够


对于做PPT来说,islide插件和thinkcell插件必不可少。同时,也要有一些设计的思维,能自己设计模板,不要套模板。



(3)对于学校数据分析经历的考察

问了一些学校里写计量论文的问题。主要考察你能不能耐心细致的做数据相关的工作,从数据中发现结论进行分析。最好是统计学功底好一点,因为业务分析很多基于统计学的原理


(4)商业case

问了估算市场规模的问题;还有如果A指标下降如何分析原因并找到解决方法。这一部分需要日常积累,注重框架和结构,按照咨询的标准练习即可

最后,欢迎大家关注小姐姐的快手鸭~


希望看到这篇文章的你无论在为什么而努力,都要坚持下去呀~


毕竟现在过的每一天,都是余生中最年轻的一天呢~fighting!!!


END


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