
經(jīng)常有同學(xué)問:數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)是否有軌跡可循?從我自身體驗(yàn)+服務(wù)過(guò)大量企業(yè)情況來(lái)看,數(shù)據(jù)分析師成長(zhǎng)是有路線的,只不過(guò)不同的企業(yè)給到數(shù)據(jù)分析師的成長(zhǎng)天花板不同,所以大家感受才差異明顯。
總的來(lái)看,可以分為五個(gè)階段
階段1:取數(shù)階段
SQL Boy是數(shù)據(jù)分析師們必經(jīng)階段,所謂“猛將發(fā)于行伍,宰相起于州縣”,正是此理。因?yàn)檎嬲ぷ髦腥?shù),并不是對(duì)著一個(gè)清洗好的大寬表寫sql那么簡(jiǎn)單。
為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,確保取數(shù)正確,有很多很多繁瑣的工作要做:了解數(shù)據(jù)口徑,了解產(chǎn)生數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)&業(yè)務(wù)流程,了解數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)合理的埋單需求,要檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量,要了解人工填報(bào)錯(cuò)漏背后真實(shí)原因……繁瑣、糾結(jié)、復(fù)雜,都是工作常態(tài)。
當(dāng)然,SQL Boy本身也被吐槽得很厲害,人人都討厭當(dāng)“人肉取數(shù)機(jī)”。不過(guò)這不是取數(shù)本身的錯(cuò),而是很多企業(yè)僅僅讓數(shù)據(jù)分析停留在這個(gè)階段,沒有規(guī)劃更長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展道路,換個(gè)公司就能解決問題。
階段2:需求階段
“給我一個(gè)數(shù),下班前要,快點(diǎn)”——這是要求。
“我們?cè)诒驹滦律弦粋€(gè)活動(dòng),需要監(jiān)控效果”——這是需求。
滿足業(yè)務(wù)的需求而非要求,是數(shù)據(jù)分析師獲得認(rèn)可,獨(dú)當(dāng)一面工作的重要一步。很多公司在招聘“高級(jí)數(shù)據(jù)分析師”的時(shí)候,“高級(jí)”倆字主要就看:能不能自己搞掂業(yè)務(wù)方需求。能搞掂需求,就不需要事事等著領(lǐng)導(dǎo)安排;就不需要讓業(yè)務(wù)反復(fù)提數(shù)還不滿意;就有機(jī)會(huì)想到業(yè)務(wù)前頭,找到更多合作機(jī)會(huì)。
從要求到需求,一字之差,卻意味著很多相關(guān)能力的提升。你不能埋頭苦干,業(yè)務(wù)說(shuō)啥就跑啥數(shù),這樣總是被業(yè)務(wù)牽著鼻子團(tuán)團(tuán)轉(zhuǎn)。你不能等著領(lǐng)導(dǎo)一件件教,常見的銷售、運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、供應(yīng)、生產(chǎn)需要看啥指標(biāo),有啥分析維度,自己的心里有數(shù)。
你得主動(dòng)溝通,提出方案引導(dǎo)業(yè)務(wù),把零散的需求合并成可以固定監(jiān)控的報(bào)表。這樣才能達(dá)成滿足需求,體現(xiàn)工作業(yè)績(jī)的目的。這需要在數(shù)據(jù)認(rèn)知、業(yè)務(wù)認(rèn)知、溝通能力上都有進(jìn)步。
在一些部門關(guān)系融洽,數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)好的公司,這一步很容易實(shí)現(xiàn)。但有些公司就難了,公司缺少合作氛圍,只把數(shù)據(jù)分析師當(dāng)人肉取數(shù)機(jī)。如果身陷這種環(huán)境,做數(shù)據(jù)的同學(xué)一定要勇于突破,換個(gè)好一些的公司,不然,很容易長(zhǎng)年累月生悶氣,又沒啥進(jìn)步。
階段3:分析階段
注意!并非所有的業(yè)務(wù)需求,都需要分析,很多需求就是簡(jiǎn)單的“監(jiān)控下數(shù)據(jù)”。但是能體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師價(jià)值的,一定是分析型的需求。通過(guò)分析問題,讓領(lǐng)導(dǎo)們覺得數(shù)據(jù)分析有用,這才有進(jìn)一步晉升機(jī)會(huì)。
凡是經(jīng)歷過(guò)從0到1建立數(shù)據(jù)部門,或者從1到10壯大數(shù)據(jù)部門的同學(xué),都會(huì)對(duì)此深有感觸。領(lǐng)導(dǎo)們?cè)谒伎紗栴}的時(shí)候,想到請(qǐng)數(shù)據(jù)組長(zhǎng)過(guò)來(lái)聊一聊,想到問一下數(shù)據(jù)的建議,比什么KPI/OKR考核,都能更快促成升職加薪。
在這個(gè)階段,經(jīng)常要面臨理論與實(shí)際、理想與現(xiàn)實(shí)的沖突,比如:
明明數(shù)據(jù)采集很少,老板們卻希望“深入分析”。
明明沒有科學(xué)抽樣,老板們卻希望“做出合理評(píng)估”。
明明有問題暴露,老板們卻希望“結(jié)果呈現(xiàn)好一點(diǎn)”。
為了滿足需求,經(jīng)常需要分析組組長(zhǎng)/經(jīng)理們反復(fù)橫跳。往往是先努力學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)、算法等知識(shí),努力收集同行、同業(yè)做法,然后再對(duì)著自己公司破爛不堪的數(shù)據(jù)想辦法,然后再“心領(lǐng)神會(huì)”地接受老板旨意,想辦法滿足老板們靠譜/不靠譜的需求。
很多理想主義者會(huì)倒在這一關(guān),吐槽老板們不靠譜,吐槽上位的同事只會(huì)忽悠,覺得自己一身真才實(shí)學(xué)沒地方發(fā)揮。注意!跳槽并不能解決這一階段的問題,即使換個(gè)公司,也很難保證數(shù)據(jù)質(zhì)量100%好,老板100%懂得并遵守統(tǒng)計(jì)學(xué)、算法的規(guī)定。這一階段必須得自己思想先開悟才能挺過(guò)去。
階段4:價(jià)值階段
幾乎所有公司的數(shù)據(jù)部門的領(lǐng)導(dǎo),都面臨過(guò)這種靈魂拷問:
“你分析的有什么用?”
“你的工作績(jī)效怎么考核?”
“你對(duì)整個(gè)公司的發(fā)展貢獻(xiàn)了啥?”
當(dāng)初求數(shù)像條狗,看到報(bào)告嫌人丑,是非常真實(shí)的從業(yè)狀態(tài)。作為數(shù)據(jù)分析師,想要進(jìn)一步讓業(yè)務(wù)認(rèn)可,光靠ppt和excel輸出是不夠的。必須得打造幾個(gè)固定的價(jià)值點(diǎn),有自己的產(chǎn)品輸出才行。
這個(gè)階段很考驗(yàn)數(shù)據(jù)部門領(lǐng)導(dǎo)的項(xiàng)目運(yùn)作能力(畫餅?zāi)芰ΓU覠狳c(diǎn)話題,引導(dǎo)老板們表達(dá)需求,把數(shù)據(jù)產(chǎn)出向“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”“數(shù)據(jù)賦能”“數(shù)據(jù)化管理”等熱點(diǎn)上蹭,和業(yè)務(wù)部門搞好關(guān)系,多收表?yè)P(yáng)信,相互吹捧體現(xiàn)價(jià)值,都是基本操作。
這個(gè)階段,“如何包裝數(shù)據(jù)產(chǎn)品”與“如何提升客戶體驗(yàn)”是兩個(gè)關(guān)鍵話題。包裝數(shù)據(jù)產(chǎn)品,可以結(jié)合不同時(shí)間段的熱點(diǎn)話題,比如趁中臺(tái)概念火,就搞CDP+MA數(shù)字化運(yùn)營(yíng),比如趁著大家喊“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”,先把“戰(zhàn)情觀察室”“管理駕駛倉(cāng)”等BI項(xiàng)目上了,比如趁數(shù)據(jù)賦能火,把移動(dòng)端報(bào)表上了。用工具替代臨時(shí)取數(shù),后邊寫績(jī)效才有保證。
提升客戶體驗(yàn),則要先清晰目標(biāo)客戶是誰(shuí)。大老板、業(yè)務(wù)部門領(lǐng)導(dǎo)、一線是三類完全不同的群體。往往對(duì)上要多講同業(yè)先進(jìn)概念,畫大餅。對(duì)業(yè)務(wù)和一線,則是找他們最關(guān)心的話題,做利益交換:數(shù)據(jù)證明業(yè)務(wù)做得好,業(yè)務(wù)證明數(shù)據(jù)產(chǎn)品有用。這里有很多細(xì)節(jié)操作可以講,大家感興趣的話,后續(xù)可以單獨(dú)起一篇。
階段5:管理階段
經(jīng)歷了前四個(gè)階段,實(shí)際上已經(jīng)能在公司里混到數(shù)據(jù)部門領(lǐng)導(dǎo)了,只不過(guò)不同公司數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)規(guī)模有差異,因此管轄權(quán)限會(huì)有區(qū)別。作為部門管理者,除了專業(yè)能力外,常規(guī)的管理方法也要有一定掌握。這個(gè)話題展開就大了,這里先不多說(shuō)。
但是,并非所有的數(shù)據(jù)部門領(lǐng)導(dǎo),都是走數(shù)據(jù)分析線升上來(lái)的。在我合作過(guò)的客戶里,有一類是走業(yè)務(wù)線過(guò)來(lái)的,比如戰(zhàn)略發(fā)展部/市場(chǎng)部,或者干脆是空降的。這一類領(lǐng)導(dǎo)往往在向上管理,在滿足老板需求上很得心應(yīng)手,但在服務(wù)其他部門,落地?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品上較弱。
另一類則是走IT線過(guò)來(lái)的,比如做數(shù)倉(cāng)、做業(yè)務(wù)系統(tǒng)起家的,這些人落地能力強(qiáng),但向上管理,畫餅?zāi)芰Χ加写嵘?。也正是因此,我才有生意做,嘿嘿?/span>
所以作為數(shù)據(jù)從業(yè)者,始終需要技術(shù)與業(yè)務(wù)并進(jìn)。從取數(shù)到做項(xiàng)目,從做項(xiàng)目到做產(chǎn)品,從做產(chǎn)品到做管理的提升,不斷地為公司創(chuàng)造價(jià)值,增強(qiáng)老板們體驗(yàn),就能不斷讓自己進(jìn)步,爭(zhēng)取更多升職加薪機(jī)會(huì)。
注:此文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)“接地氣的陳老師”
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10