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編輯導語：數(shù)據(jù)分析的重要性不言而喻，然而近些年，數(shù)據(jù)分析崗位的火熱也給數(shù)據(jù)分析師們帶來了一些困惑，那么面對這種困境應(yīng)該如何破局呢？本文作者基于自己的思考，為我們做出了解答。

數(shù)據(jù)分析近幾年可以說是甚囂塵上，連帶著孕育了一大批技能培訓機構(gòu)。

而這類機構(gòu)更是出于各自的目的，對數(shù)據(jù)分析的作用進行大肆鼓吹，似乎學會了數(shù)據(jù)分析就必然能迎來職業(yè)的春天，升職加薪不在話下。但“上帝欲使其滅亡，必先使其瘋狂”，當一件事物被過度吹捧的時候，往往值得我們警惕。

大部分所謂的風口，都存在著出于不同目的的幕后推手。

如果我們盲目的將數(shù)據(jù)分析和職場春天畫上等號，過分的樂觀在大部分情況下只能換來失望。本人也算是蹚了一趟數(shù)據(jù)分析這攤水的，在此將自己這幾年對數(shù)據(jù)分析的思考寫出來，希望能對各位有所幫助。

首先什么是數(shù)據(jù)分析，百度百科對其的定義是：

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論，而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。

落實到工作上，其實數(shù)據(jù)分析是基于手上的數(shù)據(jù)，分析某種業(yè)務(wù)現(xiàn)象所導致的原因（究因分析）、探尋與某種業(yè)務(wù)現(xiàn)象相關(guān)的因素（相關(guān)性分析），最終的目的是為了答疑解惑、解決問題、促成業(yè)績提升。

一、數(shù)據(jù)分析師的困境

現(xiàn)在大部分培訓機構(gòu)在宣傳的時候動輒就用數(shù)據(jù)分析存在上百萬的人才缺口、前景無限作為噱頭。

或許他們并沒有夸大，但是我們得清楚的是他們說的是數(shù)據(jù)分析，而不是數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)分析是一種技能，數(shù)據(jù)分析師則是一類崗位。

如果你把數(shù)據(jù)分析的學習作為自己現(xiàn)有職業(yè)技能的提升，那問題不大；如果是以為學了數(shù)據(jù)分析就能轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)分析師，那就有點想當然了。

現(xiàn)在很多產(chǎn)品、運營、業(yè)務(wù)都具備一定的數(shù)據(jù)分析能力，中小型企業(yè)很少有專門的數(shù)據(jù)分析師崗，即使有大部分也是薪資一般的“表哥表妹”或者“取數(shù)專員”，甚至取數(shù)也由開發(fā)兼任即可。

而大公司專門的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師，相對來說則要求更高，應(yīng)屆生還好，在職人員的轉(zhuǎn)型絕對不是光靠培訓而來的紙上談兵就那么簡單能夠勝任的。

相對于找一個有其他崗位經(jīng)驗的轉(zhuǎn)型人員，大部分公司寧愿招一個應(yīng)屆生從頭培養(yǎng)。

畢竟應(yīng)聘者而言，本身已有數(shù)年工作經(jīng)驗，即使是非數(shù)據(jù)分析相關(guān)的，但對于薪資的要求并不會因此而降低太多；而對于公司來說，過往的非相關(guān)經(jīng)驗或許會有所作用，但對于數(shù)據(jù)分析的加成并不會很多。

綜合比較，他們更愿意招性價比更高的應(yīng)屆生。

當然，轉(zhuǎn)型之難其實不單單適用于數(shù)據(jù)分析，任何崗位的轉(zhuǎn)型都是在原公司完成更加方便，通過跳槽實現(xiàn)轉(zhuǎn)型的難度相對要大得多。

對于順利成為數(shù)據(jù)分析的人來說，現(xiàn)實與理想也往往存在一定的差距。

就像上面說的，很多初級的數(shù)據(jù)分析師，最后往往都是“表哥表妹”：業(yè)務(wù)方提需求，數(shù)據(jù)分析師取數(shù)，中間幾乎沒有什么分析環(huán)節(jié)，而且經(jīng)常面臨被需求方質(zhì)疑數(shù)據(jù)準確性的尷尬。

二、數(shù)據(jù)分析師的破局

那么如何避免淪為取數(shù)機器人，擺脫“表哥表妹”的角色呢？

首先，我們得回到數(shù)據(jù)分析師這個崗位的價值，這里我們先就狹義上的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師展開討論。

就字面意思，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師必然是為業(yè)務(wù)服務(wù)的。那么毫無疑問，懂業(yè)務(wù)是最基本的素養(yǎng)，如何對業(yè)務(wù)有深入的了解，最笨也最有效的辦法就是“溝通、溝通、溝通”。

1. 溝通的重要性

「溝通」毫無疑問是一個非常重要的技能，對于數(shù)據(jù)分析師尤甚。初級的數(shù)據(jù)分析師，往往會需求方提什么就做什么，甚至不會進行需求的二次確認，其往往會造成以下后果：

1）曲解需求

最終結(jié)果南轅北轍，造成無效返工。

2）表面需求

“如果我最初是問消費者他們想要什么，他們應(yīng)該是會告訴我，‘要一匹更快的馬！’” —— 業(yè)務(wù)方經(jīng)常性連自己都不知道要的是什么。

第一種結(jié)果，相對來說比較容易避免，只要分析師自己細心點，做好需求的二次確認即可；

而第二種，則需要分析師本身有一定的專業(yè)性，根據(jù)業(yè)務(wù)方的初步需求，了解他想要的結(jié)果，提出自己的建議，確定最終的分析框架，再去開展分析工作。

最后別忘了跟進分析結(jié)果的落地，對分析的準確性進行復(fù)盤完善分析框架。

2. 工具提高效率

數(shù)據(jù)分析師的可用工具有很多：

1）通用工具

excel

2）分析工具

spss

3）BI工具

tableau、powerBI、FineBI

4）語言工具

sql、python

有一部分分析師覺得，高端的分析師都是用語言類工具的，實則不然。

雖說要想在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域深造，會語言是必須的，但是在實際工作中，我們都是根據(jù)不同的分析場景選擇合適的工具，有時候excel的甚至會比python更快捷。

3. 可視化呈現(xiàn)成果

數(shù)據(jù)分析既然是服務(wù)的提供方，那么如何讓需求方更好的理解我們的分析結(jié)果，是我們必須要考慮的。

我之前有個同事，在和業(yè)務(wù)方溝通的時候經(jīng)常把python的輸出結(jié)果直接截圖甩給業(yè)務(wù)（ps：那種黑底、數(shù)據(jù)之間沒有行列分割線、各種英文字段的界面），毫無疑問換來的是業(yè)務(wù)方的黑人問號臉。

比較好用的可視化工具，我個人推薦tableau和excel。

如果是單次分析兩者都差不多，但是如果是日?；姆治?，最后希望更新數(shù)據(jù)源直接在原圖上刷新的，那么tableau會是更好的選擇。

雖說python也有較強的可視化包：seaborn和matplotlib包，但就便捷性而言，一般場景下不如tableau。

＃專欄作家＃

唐豪杰，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家，微信公眾號：弈囈（ID:YiYi_TANG7980)，互聯(lián)網(wǎng)運營從業(yè)

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