眾所周知，精通Excel不叫精通數(shù)據(jù)分析，會講述啤酒與尿不濕的案例并不代表你能洞悉數(shù)據(jù)，PPT做得漂亮也并不能為你的數(shù)據(jù)分析能力加分……我們做數(shù)據(jù)分析是為了能以量化的方式來分析業(yè)務問題，并得出結論。其中有兩個重點詞語： 量化和業(yè)務。

量化是為了統(tǒng)一認知，并且確保路徑可回溯、可復制。 統(tǒng)一認知后，才能保證不同層級、不同部門的人在平等話語權和同一個方向上進行討論和協(xié)作，才能避免公司內(nèi)的人以“我感覺”、“我猜測”來判斷當前業(yè)務的情況。而最終只有解決 業(yè)務問題分析才能真正創(chuàng)造價值。

一直以來，不少同事、朋友在問我怎么成為一個數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理？都需要哪些知識儲備？今天小億就來為大家系統(tǒng)的分享一下什么是數(shù)據(jù)分析師，以及該如何快速、深入的學習這些技能與知識？

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什么是數(shù)據(jù)分析師？

數(shù)據(jù)分析師指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析、并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。

換句話說，數(shù)據(jù)分析師是一個崗位，只要掌握了數(shù)據(jù)分析方法和思維，做技術的、做業(yè)務的，都可以稱為數(shù)據(jù)分析師， 其工作內(nèi)容本質(zhì)上就是從數(shù)據(jù)中分析出商業(yè)價值或者建模發(fā)現(xiàn)知識，從而去推動業(yè)務，輔助決策。

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數(shù)據(jù)分析師

如何為企業(yè)創(chuàng)造價值？

一個完整的企業(yè)數(shù)據(jù)分析體系涉及到多個環(huán)節(jié)：采集、清理、轉化、存儲、可視化、分析決策等等。其中，不同環(huán)節(jié)工作內(nèi)容不一樣，消耗的時間和產(chǎn)生的價值也相差甚遠，如圖所示。

比如，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析體系中至少有三方面的數(shù)據(jù)：用戶行為數(shù)據(jù)、交易訂單數(shù)據(jù)和CRM數(shù)據(jù)。工程師把不同來源的數(shù)據(jù)采集好，然后通過清理、轉化等環(huán)節(jié)統(tǒng)一到數(shù)據(jù)平臺上；再由專門的數(shù)據(jù)工程師從數(shù)據(jù)平臺上提出數(shù)據(jù)。這些工作占用了整個環(huán)節(jié)90%的時間，然而產(chǎn)生的價值卻只占10%。

這個金字塔再往上數(shù)據(jù)分析就和業(yè)務實際緊密結合，以報表、可視化等方式支持企業(yè)的業(yè)務決策，涵蓋產(chǎn)品、運營、市場、銷售、客戶支持各個一線部門。這個部分占用了整個環(huán)節(jié)才10%的時間，但是卻能產(chǎn)生90%的價值。

一個優(yōu)秀的商業(yè)數(shù)據(jù)分析師應該以價值為導向，緊密結合產(chǎn)品、運營、銷售、客戶支持等實踐，支持各條業(yè)務線發(fā)現(xiàn)問題、解決問題并創(chuàng)造更多的價值。

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數(shù)據(jù)分析師常見的種類

都有哪些？

1.數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

在產(chǎn)品經(jīng)理的能力基礎上，增加數(shù)據(jù)思維。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理不僅懂得埋點原理，能夠通過抓包等工具抓取數(shù)據(jù)并進行分析。同時還能夠參與數(shù)據(jù)化產(chǎn)品的制作，如BI報表、CRM系統(tǒng)、AB test試驗后臺等。

比如老板想搭建一個用戶行為監(jiān)測平臺，這時就需要根據(jù)老板的需求，轉化為詳細的技術需求，提給技術去開發(fā)，這就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的日常。

2.數(shù)據(jù)分析師

這就是我們常說的商業(yè)化數(shù)據(jù)分析師，主要負責0-1搭建可視化監(jiān)控報表，利用數(shù)據(jù)挖掘和洞察業(yè)務，為需求部門提供數(shù)據(jù)支撐、分析報告、商業(yè)化模型等服務，這里面的核心是監(jiān)控、挖掘、有價值和服務，在公司里擔任領導的眼睛與大腦的角色。

3.數(shù)據(jù)建模師

數(shù)據(jù)建模師也叫算法工程師，是數(shù)理統(tǒng)計知識、編程與業(yè)務思維集一身的模型大師，通過建立數(shù)學模型、利用算法實現(xiàn)增長，可以說是一家產(chǎn)品的靈魂工作者，比如信息流產(chǎn)品的推薦算法、金融行業(yè)的反欺詐和信用評級等。

4.數(shù)據(jù)工程師

數(shù)據(jù)工程師的職能更偏向技術工程，主要的工作職責是搭建數(shù)據(jù)倉庫、創(chuàng)建ETL、進行數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全等方面的工作、通過提升運行速度，優(yōu)化數(shù)據(jù)結構，更好地服務于數(shù)據(jù)使用方，比如數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理及數(shù)據(jù)建模師等。

5.數(shù)據(jù)科學家

綜合性人才，數(shù)據(jù)分析能力、統(tǒng)計學基礎、業(yè)務能力、算法與溝通能力集聚一身的人才。包含以上所有的技術與能力。

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成為數(shù)據(jù)分析師

需要具備哪些能力？

1.業(yè)務能力

數(shù)據(jù)分析最終只有解決業(yè)務問題分析才能真正創(chuàng)造價值，即 數(shù)據(jù)分析師需要具備業(yè)務能力，而企業(yè)每一項業(yè)務本質(zhì)上是公司整體戰(zhàn)略的支撐，因為數(shù)據(jù)分析師首先要理解了戰(zhàn)略，才能選對分析思路的方向。

其次要對自己的行業(yè)有足夠敏感度，及充分理解行業(yè)。即多與業(yè)務部門核心團隊進行溝通，多關注行業(yè)網(wǎng)站，多閱讀行業(yè)數(shù)據(jù)分析報告做好積累，比如處于什么階段，自己所在的位置，當前的重點業(yè)務方向在哪里，碰到了哪些挑戰(zhàn)，總體的解決思路是什么。

最后還需要具備業(yè)務崗位的實戰(zhàn)經(jīng)驗，對于業(yè)務的理解不是簡單的看文檔就可以的，一定來自于對于公司業(yè)務的實際流程、機制、平臺、數(shù)據(jù)等的充分的理解，最好在實際相關崗位實踐過。

2.數(shù)據(jù)能力

作為數(shù)據(jù)分析師，首先需要理解企業(yè)的數(shù)據(jù)指標，每個企業(yè)企業(yè)都有一套KPI指標體系，圍繞KPI指標還有一系列的執(zhí)行監(jiān)控指標，作為數(shù)據(jù)分析師一定要對企業(yè)的核心指標體系有深入的理解，要能從本質(zhì)上區(qū)分指標的差異，就得對指標的生成過程有透徹的理解，包括從哪個表，哪個字段層層計算匯總而來。

其次要擁有全局的數(shù)據(jù)視野，即在大多數(shù)公司里，數(shù)據(jù)分析師的工作是專業(yè)化的，但其實你分析要的數(shù)據(jù)是全方位的，不會有劃定的專業(yè)邊界。在實踐中，數(shù)據(jù)分析師往往不知道到底有多少數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)分析的深度和廣度由于其視野的狹窄而受限，數(shù)據(jù)分析師應對數(shù)據(jù)字典進行系統(tǒng)的學習，自底向上的實踐很重要，但自頂向下的學習也很必要。

最后還需要具備了解數(shù)據(jù)的深度，數(shù)據(jù)字典體現(xiàn)的往往只是表層的數(shù)據(jù)含義，如果你希望分析的更為靈活，就需要理解數(shù)據(jù)之間的依賴關系和來龍去脈，因為每張數(shù)據(jù)表都是由下一層次的表關聯(lián)匯總而成，但匯總意味著信息的丟失，只有具備追根溯源的能力，你才更有可能基于更多的信息獲得更大的分析自由度，比如看到業(yè)務系統(tǒng)上某個菜單的功能，需要對應到系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是怎樣的。

3.技術能力

作為數(shù)據(jù)分析師，當然還是需要有必要的技能傍身，比如精通SQL、數(shù)據(jù)庫原理、Excel/報表/BI工具技能。除此以外，上下游技術領域，比如數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)架構、ETL，需要了解甚至會用，比如：

（1）SQL是最靈活的操作數(shù)據(jù)的語言，任何一個數(shù)據(jù)庫都會提供SQL的支持，它架起了業(yè)務和數(shù)據(jù)的橋梁，簡單易學，性價比很高，也是數(shù)據(jù)分析師的必須要學習的語言。

（2）EXCEL提供了最為靈活的輕量級數(shù)據(jù)的加工和呈現(xiàn)的能力，對于EXCEL的掌握是任何數(shù)據(jù)分析師的基本功，透視圖，圖表，公式，計算都是極其方便的工具。

（3）BI很大程度上就是用一些可視化技術來進行指標比較的藝術，有助于你更快、更直觀的發(fā)現(xiàn)問題和定位問題，畢竟人腦對圖表、圖像的敏感度更高。

（4）數(shù)據(jù)挖掘技術，比如聚類，分類，預測等等隨著機器學習，人工智能工具使用門檻的降低，數(shù)據(jù)分析師要掌握至少一種挖掘的方法。懂得如何構建模型，尤其是在金融、運營商、互聯(lián)網(wǎng)、零售等這些數(shù)據(jù)成熟度較高的行業(yè)。

4.溝通能力

對數(shù)據(jù)分析師來說，溝通能力是非常重要的，因為很多項目需要上層來推動，然后配合的時候需要各業(yè)務部門領導去配合你理清需求里數(shù)據(jù)，執(zhí)行的時候又需要技術、業(yè)務整個鏈條的配合。

溝通本質(zhì)還是為了解決問題。明確溝通目的，邏輯清晰的表達，然后站在對方考慮知道對方要什么，溝通也沒那么困難。

比如對上溝通，要抓住一切機會去溝通清楚分析的目的到底是什么，領導有什么預期，與此同時，你也需要面對不同的崗位，碰到不同的角色，采用不同的語言，表達你的要求和獲得你需要的東西，例如業(yè)務如何理解？如何讓數(shù)據(jù)取得更快？發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題如何盡快的確認原因？都考驗著你的實際人脈和權威。

除此以外，數(shù)據(jù)分析師還有一個重要的表達，就是匯報數(shù)據(jù)分析成果，要學會將問題和分析場景串聯(lián)起來講故事，要能通過量化的數(shù)字和生動的場景來宣導數(shù)據(jù)的價值。

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如何快速成為數(shù)據(jù)分析師？

1.Excel數(shù)據(jù)分析

每一位數(shù)據(jù)分析師都脫離不開Excel。它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，它可以應付絕大部分分析工作。雖然現(xiàn)在機器學習如今很常見，Excel依舊是無可爭議的第一工具。對于沒有經(jīng)驗的你，Excel是一款必須熟練的工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數(shù)據(jù)量，它可以應付絕大部分分析工作。

2.SQL數(shù)據(jù)庫語言

作為數(shù)據(jù)分析人員，我們首先要知道如何去獲取數(shù)據(jù)，其中最常見的就是從關系型數(shù)據(jù)庫中取數(shù)，因此你可以不會R，不會python，但是你不能不會SQL。

DT時代，數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)級增長。Excel對十萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產(chǎn)品有一點規(guī)模，數(shù)據(jù)都是百萬起。這時候就需要學習數(shù)據(jù)庫。比如在很多企業(yè)的招聘條件中，越來越多的產(chǎn)品和運營崗位，將會SQL作為優(yōu)先的加分項。SQL是數(shù)據(jù)分析的核心技能之一，從Excel到SQL是數(shù)據(jù)處理效率的一大進步。

主要了解數(shù)據(jù)庫查詢語言，where，group by，orderby，having，like，count，sum，min，max，distinct，if，join，left join，limit，and和or的邏輯，時間轉換函數(shù)等。學習SQL最快的方法是能自己下載數(shù)據(jù)庫管理工具，找些數(shù)據(jù)練習?？蛻舳诉@里推薦MYSQL。推薦書籍：《MYSQL必知必會》

3.數(shù)據(jù)可視化&商業(yè)智能

數(shù)據(jù)可視化不僅是一門技術，也是一門藝術，同樣的數(shù)據(jù)在不同人的手中，展現(xiàn)出來的效果會千差萬別，掌握這門技術會成為職場的加分項。

4.數(shù)理統(tǒng)計學

統(tǒng)計學是數(shù)據(jù)分析最重要的基礎之一，是數(shù)據(jù)分析的基石和方法論。統(tǒng)計知識會要求我們以另一個角度看待數(shù)據(jù)。當你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也會顯著提高。

這里我們需要從基礎的統(tǒng)計理論(描述性統(tǒng)計、區(qū)間估計、假設檢驗等)出發(fā)，到基本的統(tǒng)計分析（T 檢驗、方差分析等），最后到商業(yè)常用的模型（回歸分析、方差分析等），學習數(shù)據(jù)分析背后的邏輯，掌握實用統(tǒng)計學的概念和會利用統(tǒng)計的思維去思考問題。推薦書籍：《從零進階 數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計基礎》-曹正鳳、《統(tǒng)計學》-賈俊平

5.數(shù)據(jù)分析與軟件應用

SPSS是統(tǒng)計分析入門軟件，如果你想快速入門而又不想學習編程，我推薦使用SPSS。SPSS軟件是世界三大統(tǒng)計分析軟件之一，以其易于操作、易于入門，結果易于閱讀的優(yōu)點，一直備受數(shù)據(jù)分析人員的青睞，一般經(jīng)過短期學習即可用SPSS 做簡單的數(shù)據(jù)分析，包括繪制圖表、簡單回歸、相關分析等等。

學習SPSS的重點并不在于軟件本身，而是相關的統(tǒng)計學知識，這也是在前面建議大家鋪墊的，也就是你要學會怎樣去分析“輸入數(shù)據(jù)后，軟件給你呈現(xiàn)的結果”。推薦書籍：《如虎添翼 數(shù)據(jù)處理的SPSS/SAS EG實現(xiàn)》-徐筱剛、《胸有成竹 數(shù)據(jù)分析的SPSS／SAS EG進階》-常國珍、《SPSS統(tǒng)計分析基礎教程+高級教程》-張文彤

6.數(shù)據(jù)分析行業(yè)應用和數(shù)據(jù)分析思維

對于數(shù)據(jù)分析師來說，業(yè)務的了解比數(shù)據(jù)方法論更重要。當然很遺憾，業(yè)務學習沒有捷徑。 推薦書籍：《增長黑客》《精益數(shù)據(jù)分析》

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小結

在國內(nèi)不同層次的數(shù)據(jù)分析師每天的工作場景都不一樣。

基礎的數(shù)據(jù)分析師，每天基本上都是整理數(shù)據(jù)報表，寫sql，查數(shù)據(jù)。任何一個數(shù)據(jù)分析師都無法跳過這個階段，都需要從基層做起。

中層的數(shù)據(jù)分析師，具備一定獨立工作能力，除了做些數(shù)據(jù)報表工作，會獨自承接一些獨立問題做專題分析，比如為什么銷售會下降、運營現(xiàn)狀怎么樣，然后搭建一套數(shù)據(jù)指標體系去描述現(xiàn)狀，分析問題。

高級的數(shù)據(jù)分析師，或者說部門領導/總監(jiān)，每天基本上都是在開會。管理層的會議、其他業(yè)務部門的會議，都會拉上。他們一般都不怎么碰數(shù)據(jù)，大部分工作就是溝通。當然除了開會以外，也會分析問題，站在高層的角度，梳理決策建議。

但無論處在什么崗位，數(shù)據(jù)分析只是起點，用數(shù)據(jù)驅動業(yè)務驅動企業(yè)管理，做到這個地步才是真正的價值終點。因此大家多去了解業(yè)務?？纯锤鞑块T是如何開展工作的，熟悉業(yè)務流程，看看報表，主動思考和發(fā)現(xiàn)問題，看觀察他們?nèi)绾螌栴}轉化為具體舉措落地的。相信沿著此路線學習，你會在數(shù)據(jù)分析道路上有所收獲。

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