如何做個有能力、懂業(yè)務(wù)、擅工具的數(shù)據(jù)分析師

經(jīng)常有網(wǎng)友我問“如何做一個數(shù)據(jù)分析師？”，將數(shù)據(jù)分析師分成初級、高級、數(shù)據(jù)挖掘工程師三個層次來闡述，大家正好可以對號入座。

1、數(shù)據(jù)分析師的能力體系

8個維度定義，細(xì)節(jié)如下圖：

01數(shù)學(xué)知識

數(shù)學(xué)知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計相關(guān)的基礎(chǔ)內(nèi)容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統(tǒng)計模型算法則是加分。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，統(tǒng)計模型相關(guān)知識是必備能力，線性代數(shù)（主要是矩陣計算相關(guān)知識）最好也有一定的了解。

而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，除了統(tǒng)計學(xué)以外，各類算法也需要熟練使用，對數(shù)學(xué)的要求是最高的。

02分析工具

對于初級數(shù)據(jù)分析師，玩轉(zhuǎn)Excel是必須的，數(shù)據(jù)透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學(xué)會一個統(tǒng)計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，PSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，其它主要工作要靠寫代碼來解決呢。

03編程語言

對于初級數(shù)據(jù)分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，除了SQL以外，學(xué)習(xí)Python是很有必要的，用來獲取和處理數(shù)據(jù)都是事半功倍。當(dāng)然其他編程語言也是可以的。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數(shù)據(jù)挖掘工程師的最核心能力了。

04業(yè)務(wù)理解

業(yè)務(wù)理解說是數(shù)據(jù)分析師所有工作的基礎(chǔ)也不為過，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標(biāo)的選取、乃至最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務(wù)本身的理解。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結(jié)論，擁有對業(yè)務(wù)的基本了解就可以。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要對業(yè)務(wù)有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務(wù)能有所幫助。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務(wù)有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。

05邏輯思維

對于初級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達(dá)到什么樣的目標(biāo)。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，清楚每一個指標(biāo)變化的前因后果，會給業(yè)務(wù)帶來的影響。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，邏輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

06數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化，所以我認(rèn)為這是一項普遍需要的能力。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數(shù)據(jù)，就達(dá)到目標(biāo)了。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要探尋更好的數(shù)據(jù)可視化方法，使用更有效的數(shù)據(jù)可視化工具，根據(jù)實際需求做出或簡單或復(fù)雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，了解一些數(shù)據(jù)可視化工具是有必要的，也要根據(jù)需求做一些復(fù)雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

07協(xié)調(diào)溝通

對于初級數(shù)據(jù)分析師，了解業(yè)務(wù)、尋找數(shù)據(jù)、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協(xié)調(diào)能力。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，和人溝通技術(shù)方面內(nèi)容偏多，業(yè)務(wù)方面相對少一些，對溝通協(xié)調(diào)的要求也相對低一些。

08快速學(xué)習(xí)

無論做數(shù)據(jù)分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學(xué)習(xí)的能力，學(xué)業(yè)務(wù)邏輯、學(xué)行業(yè)知識、學(xué)技術(shù)工具、學(xué)分析框架……數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中有學(xué)不完的內(nèi)容，需要大家有一顆時刻不忘學(xué)習(xí)的心。

2、數(shù)據(jù)分析師的工具體系

用一張圖說明問題

可以從圖上看到，Python在數(shù)據(jù)分析中的泛用性相當(dāng)之高，流程中的各個階段都可以使用Python。所以作為數(shù)據(jù)分析師的你如果需要學(xué)習(xí)一門編程語言，那么強(qiáng)力推薦Python。

3、數(shù)據(jù)分析師的業(yè)務(wù)體系。

前文在數(shù)據(jù)分析師的能力體系中已經(jīng)提到業(yè)務(wù)理解力，但是我想補(bǔ)充一段，如何打磨自己的業(yè)務(wù)深度。

對于初級的數(shù)據(jù)分析師有條件的可以考慮到業(yè)務(wù)部門實習(xí)一段時間，銷售、市場、營運部門都可以待一段時間，這對提高業(yè)務(wù)理解度會有直接的幫助的。就像我的書《數(shù)據(jù)化管理：洞悉零售及電子商務(wù)營運》中的主人翁柯北和星星一樣，成為正式的數(shù)據(jù)分析師之前先到各部門輪崗。

當(dāng)然企業(yè)主管也可以創(chuàng)造一些機(jī)會給這些初級數(shù)據(jù)分析師輪崗，這也是為日后分析師更能接地氣打基礎(chǔ)的工作，值得做甚至形成制度在企業(yè)推行。

對于高級數(shù)據(jù)分析師可以通過多參加跨部門會議，想辦法成為企業(yè)各種項目成員，也可以參加行業(yè)論壇等方法來提高自己的業(yè)務(wù)深度。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師來說業(yè)務(wù)理解度要求應(yīng)該更高，可以把數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)成果放到業(yè)務(wù)單位去試錯、測試和驗證，還需要想盡辦法去挖掘業(yè)務(wù)人員的需求（大部分業(yè)務(wù)人員并不能準(zhǔn)確的說出自己的需求）。

我做了15年的銷售工作，2010年才轉(zhuǎn)型做數(shù)據(jù)分析的，所以我既了解業(yè)務(wù)又懂點數(shù)據(jù)分析。

對于業(yè)務(wù)人員來說，好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)該是這樣的：

1.有自己想要的數(shù)據(jù)

2. 有經(jīng)得起驗證的結(jié)論

3. 有和自己相關(guān)的業(yè)務(wù)邏輯

4. 可視化程度高

另外，業(yè)務(wù)人員不喜歡大而全的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，他們喜歡小而精企且能直接產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值的產(chǎn)品，這一點做數(shù)據(jù)分析的大家務(wù)必注意。