每個職業(yè)都有自己的成長曲線 ， 技術崗需要不斷精進技術 ， 業(yè)務崗需要不斷擴寬業(yè)務邊界 。但是數(shù)據分析崗比較特別 ， 一個值錢的數(shù)據分析師 ， 不僅需要在技能和理論上成為高手 ， 還需要深刻理解業(yè)務 ， 做到始于業(yè)務 ， 反哺業(yè)務 。
我干數(shù)據分析將近十年了 ， 在多家不同公司任職過 ， 一路走來 ， 認識了許多能力和素養(yǎng)超高的分析師 。從他們身上我總結了一下 ， 一個優(yōu)秀的數(shù)據分析師 ， 大體都會經歷以下3個階段：
第一：表哥表姐階段曾經聽過一個數(shù)據分析師的段子：入職的時候手推各種機器學習算法 ， 甚至深度學習的一些公式 ， 入職之后就SQL 。
這戳到了很多表哥表姐的痛處 。SQL是數(shù)據分析師的基本功 ， 但如果工作幾年 ， 每天都在干著取數(shù)、Excel做表、PPT匯總這些基礎的活 ， 就要引起你的警惕了 ， 因為這樣的工作重復毫無技術含量 ， 而且可替代性太強 。
當然出現(xiàn)這種情況很多是公司的原因 ， 可能是公司或部門不夠重視 ， 做了一大堆分析結果關鍵時刻領導還是拍腦袋 ， 也可能是公司底層數(shù)據混亂 ， 取個數(shù)都麻煩哪有心思分析 。如果是這些原因就可以考慮另找出路了 ， 一般大公司在這方面會好很多 。
如果公司給了發(fā)展空間 ， 就需要自問是不是成長性不足 ， 我給一些建議作為參考：
技能和理論方面 ， 熟練使用Excel、SQL是技能基礎 。EXCEL要掌握vlookup ， match ， index等常用函數(shù) ， 以及各類圖表 。
SQL要熟練使用表格關聯(lián) ， 數(shù)據傾斜優(yōu)化 ， 聚合函數(shù) ， 窗口函數(shù)等 ， 初學者可以看看《MySQL必知必會》 ， 想進階就看看《高性能MySQL》 ， 都是經典 。
另外 ， 數(shù)理統(tǒng)計和概率論是理論基礎 ， 要掌握相關術語和全概率公式、貝葉斯這樣的常用公式 。
除了技術上的學習 ， 也要加深對業(yè)務的理解 。
對每個初級數(shù)據分析師來說 ， 取數(shù)是最好的了解業(yè)務的時機 ， 當然這不是業(yè)務人員提什么需求你都照做的意思 ， 而是應該好好把握每一次和業(yè)務人員溝通的機會 ， 一方面把交代的工作做好 ， 獲取業(yè)務人員的信任 ， 另一方面要主動和業(yè)務人員討論 ， 比如怎么看數(shù)據、用哪些指標、結論合不合理 。
第二：解決問題階段如果技術扎實、對業(yè)務有了深入的了解 ， 我們就可以進入用分析輔助業(yè)務決策的階段了 。如果說第一階段只是為業(yè)務人員提供支持 ， 那么第二階段就需要我們參與到業(yè)務中來 。
怎么參與？
我們需要通過分析知道業(yè)務哪里存在問題 ， 需要怎么進行優(yōu)化 ， 優(yōu)化的步驟是什么？怎么進行實驗 ， 以及怎么對實驗結果進行評估 ， 總之 ， 需要我們對業(yè)務發(fā)展提出專業(yè)的分析意見 。
首先要比第一階段掌握更高階的工具 ， 比如Python、R語言 ， 也要掌握如何搭建各種經典的數(shù)據分析模型 。
但是這些工具都是編程語言 ， 學習起來非常復雜 ， 很多數(shù)據分析師最后用的都是專業(yè)的數(shù)據分析工具 ， 比如FineBI ， 好處就是無需編程、簡單易上手 ， 通過簡單的點擊拖拽就能搭建各種分析模型 ， 省時省力 ， 已經成為很多出色的數(shù)據分析師的必備工具 。
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