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在互联网行业工作的这些年,我见过很多优秀的数据分析师。我观察发现,最终能够成为优秀人才的,往往不是那些起点最高的人,而是那些找对了成长路径的人。
我也见过很多人,在数据分析岗位折腾了很多年,始终没有找到正确的成长路径,无奈只能原地打转。
今天,我就结合自己这些年的观察和思考,给大家谈谈数据分析师的成长之道。
乔布斯说过这样一句话:人们不知道自己想要什么,直到你展示给他们看。这句话在数据分析领域同样适用。
很多数据分析新人以为业务方知道他们要什么数据,要看什么指标。
这种认识是错误的。
我之前遇到过很多新人反馈的问题,业务方提出需求"帮我看看用户活跃度多少",他立马输出了留存率、活跃时长等指标。
但业务方接着却说:"那么问题在哪儿呢?"
业务方明明嘴上说着要看“活跃度是多少”,但是看到了数据后却反过来问你数据反应了什么问题。
业务方的表现其实就是乔布斯说的那样,他们其实并不知道自己想要什么,需要你掰开了揉碎了展示给他们。
很多分析师沉迷于数据本身,却忘了数据分析的终极目的是解决问题、创造价值。
基于我这些年的观察,数据分析能力的提升分为三个境界:
第一重境界是"方法期",这时的分析师就像是一位学徒,专注于掌握各种工具和方法
第二重境界是"能力期",就像是一位老手,已经能够熟练运用技能解决实际问题
第三重境界是"融合期",这时的分析师已经成为真正的匠人,能够将技术、业务和沟通完美地结合在一起
让我们详细展开来看每个阶段的特点和突破之道。
1.1 方法期:夯实基础的关键阶段
第一个阶段是方法期,核心的目的是掌握基础方法。这个阶段最重要的是构建自己的"分析工具箱"。具体来说:
首先是技术能力的建设。
就像中国古代的工匠必须先学会制作工具,数据分析师也要精通自己的工具和方法:SQL要能写复杂查询、Excel要懂高级函数、要掌握足够多的分析方法、可视化要形象达意、统计要理解基本概念。这些不是用来炫技的,而是为了更好地服务分析目的。一般来说,至少需要掌握以下技能:
SQL:必须能写复杂的子查询、窗口函数,最好能优化SQL性能
Excel:数据透视表、常用函数必须烂熟于心
分析方法:掌握多种数据分析方法,比如漏斗分析、维度分析等
可视化:至少掌握一种工具(例如Python的matplotlib或Tableau)
统计基础:假设检验、置信区间这些概念必须理解
其次是业务认知的培养。
记住,数据分析不是单纯的技术活,而是要服务于业务。你要理解每个指标背后的业务含义,知道数据是如何产生的,明白不同指标之间的关联关系。这就像中医要先明白经络,然后才能真正开始行医。这个阶段需要:
核心指标:GMV、UV、PV、转化率...每个指标的计算方法和业务含义必须懂
分析框架:AARRR模型、SWOT分析法...这些基础框架要倒背如流
业务流程:必须理解你负责的业务环节,知道数据是怎么产生的
行业知识:了解行业特性,知道哪些指标最重要
最后是沟通表达的锻炼。
再好的分析结果,如果传递不到位,也是白费功夫。你要学会用业务方的语言说话,把复杂的数据转化为清晰的见解。初级阶段的沟通重点在于:
学会通过数据周报、月报传递信息
掌握基本的数据图表制作方法
能够准确理解业务方的分析需求
学会与团队成员进行基础协作
1.2 能力期:从"会用"到"用好"
第二个阶段是能力期,这个阶段要做的是把“方法”融会贯通,形成“方法论”,建立系统的分析思维。这样才能形成解决问题的能力。具体来说:
在技术层面,这个阶段不再是简单地掌握工具,而是要形成自己的"技术武器库"。比如:
面对用户分析,你要能够灵活运用A/B测试、用户分群、RFM模型等方法;
面对数据异常,你要能够从数据采集、处理到分析全流程排查问题。
这就像古代的武林高手,不仅要会用剑,还要懂得什么时候用剑、怎么用剑最有效。
这个阶段要做到:
建立自己的分析框架库,不同场景用什么方法,了然于胸
掌握A/B测试、用户分群、RFM模型等进阶分析方法
能独立设计数据方案,包括埋点、数据清洗、分析流程
开始关注数据治理,确保数据准确性和一致性
在业务理解上,要将业务和分析框架结合,做到根据业务问题找到合适框架的境界。
不仅要知道每个指标背后的业务含义,还要明白不同维度之间的关联关系,以及理解数据分析如何帮助业务赚钱。
关键提升点:
必须深入理解商业模式,知道数据分析如何帮助业务赚钱
要学会诊断业务问题,给出可执行的解决方案
能评估分析项目的价值,主动发现业务机会
开始建立业务预警机制,提前发现潜在风险
在沟通表达方面,能力期的分析师要学会讲故事。
数据分析不是写科研论文,而是要打动人心。我经常看到一些分析师的汇报,摆出一堆数字和图表,却无法让听众产生共鸣。真正高明的分析师,会把枯燥的数据变成生动的故事,让每个听众都能理解并记住关键信息。
重点是:
学会讲故事式汇报,让枯燥的数据变得生动有趣
培养项目推动能力,保证分析结论能落地执行
建立跨部门协作关系,打通数据分析的上下游
1.3 融合期:见山是山,见水是水
如果说方法是招式,能力是内功,那么融合就是达到"无招胜有招"的境界。
这个阶段的特点是:技术、业务、沟通三个维度不再是割裂的,而是融会贯通,产生化学反应。
1. 技术与业务的融合。这种融合体现在两个层面:
首先是认知层面。在这个阶段,数据分析师不再是简单地按照业务方的要求做分析,而是能够主动发现业务问题的本质。就像一位优秀的医生,他不会仅仅根据病人描述的症状开药,而是要透过现象看本质,找到病因。
其次是方法层面。技术方案的选择要基于对业务的深刻理解。这就像中医讲究的"辨证施治",同样的症状可能需要不同的治疗方案,而同样的分析需求也可能需要不同的技术方案。
2. 业务与沟通的融合。这种融合主要体现在:
价值传递的系统性。不同的业务决策需要不同层次的分析支持。日常运营决策可能只需要监控分析,而战略决策则需要深度的研究。理解这种差异,并采用恰当的沟通方式,是业务与沟通融合的关键。
影响力的持续性。真正的业务影响力不是一次成功的分析,而是持续创造价值的能力。这需要建立系统的业务洞察和决策支持体系。就像一个优秀的战略顾问,他们的价值不在于某一个建议,而在于持续提供的战略洞察。
3. 沟通与技术的融合。这个层面的融合表现为:
技术方案的传导性。复杂的技术方案如何让非技术人员理解?这不仅需要清晰的表达,更需要设计合适的传导路径。就像物理学家费曼能把量子力学讲得让普通人理解一样,优秀的数据分析师应该能把复杂的分析讲得简单易懂。
专业影响力的构建。在这个阶段,数据分析师需要建立自己的专业影响力。这种影响力不是靠头衔,而是靠持续输出有价值的分析洞察。就像学术界的资深教授,他们的影响力来自于长期的学术积累和真知灼见。
理解了三重境界后,如何规划自己的成长路径?我的建议是:
2.1 0-2年:夯实基础期
在职业生涯的最初两年,也就是我们的"夯实基础期",最重要的是要守得住简单。这个阶段的重点是掌握基本方法:
工具要精而不博:就像练武功一样,先要把基本功练扎实。Excel和SQL这两个最基础的工具,如果真的能用到极致,就足以应对80%的工作场景。
分析要专而不杂:与其贪多求快,不如选择一个核心业务场景深耕细作。比如你负责用户增长分析,那就要把这个领域里的每个环节、每个指标都吃透。正是在这个深耕的过程中,你会逐渐培养起真正的业务思维。
沟通要实而不华:要培养基本的沟通习惯,学会写好分析周报,把数据说清楚,主动获取业务反馈。
2.2 2-4年:能力养成期
到了第三、四年,也就是"能力养成期",重点就要转向打造自己的"能力体系"了。这个阶段最关键的突破,是要从"会用工具"进阶到"建立方法论"。
在这个阶段,你的业务视野也要开始扩展。不能只满足于了解自己负责的那块业务,而是要去理解相关联的业务领域,要能看到更大的商业图景。这就像下围棋,高手往往能看到十步以后的局面。同时,你要学会用业务的语言讲述数据的故事,让分析结论真正能够落地执行。
2.3 4年以上:融合进阶期
当你进入第四年以后,就到了"融合进阶期"。这个阶段最重要的是实现质的飞跃,让技术、业务和沟通三个维度真正地融会贯通。我见过最优秀的分析师,往往能够预判业务趋势,提前发现风险,甚至能够引导业务方向。他们不仅仅是数据分析师,更像是业务的思想家。
在这个阶段,你还要着眼于打造个人品牌,建立持续的价值创造机制。这不仅是为了个人发展,更是为了能够产生更大的影响力。就像物理学家费曼,他不仅做出了伟大的研究成果,还能把复杂的理论讲得深入浅出,影响了几代人。
当然,这个成长路径并非固定的模板,而是一个参考框架。每个人都可以根据自己的特点和机会来调整。关键是要找准每个阶段的重点,既不能急于求成,也不能原地踏步。记住,在数据分析这条路上,只有持续进步,才能走得更远。
看到这里,也许有人会问:"这条路这么长,要学的东西这么多,值得吗?"
在我看来,方法可以过时,工具可能改变,但解决问题的思维方式和创造价值的能力永远不会过时!
现在,你们回头看看自己处在哪个阶段?还有哪些能力需要提升?别着急,一步一个脚印,总能达到你想去的地方。
最后送大家一句话:分析数据容易,分析出价值才难。保持终身学习的心态,你就一定能成为一个优秀的数据分析师!
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6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
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3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
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