提起數(shù)據(jù)分析師，大家以為咱們搞數(shù)據(jù)分析的很輕松？不就是跑跑數(shù)，動動嘴皮子就行。如果你以為數(shù)據(jù)分析只是收集數(shù)據(jù)，然后幫業(yè)務(wù)提供一些參考，那你就要小心了，事情可不是這么簡單。

咱們今天就做一下數(shù)據(jù)分析師進階技能全盤點，以及你會了解到數(shù)據(jù)分析的底層邏輯和它的應(yīng)用價值，會幫助你在未來的時間內(nèi)更快速，更準確的去做出決策！

本次會拆出以下框架進行講解。

一、認知誤區(qū)掃盲

首先先幫小白同學(xué)來掃盲兩個問題：

認知誤區(qū)一：數(shù)據(jù)分析會工具就行了

也許你看過很多數(shù)據(jù)分析的文章，開頭就是“學(xué)會這個Excel，7天搞定數(shù)據(jù)分析”，“一個月Python培訓(xùn)班，即可就業(yè)高級數(shù)據(jù)分析師”，還有的會教你數(shù)據(jù)分析的各種方法論。

但可能從來沒哪個博主告訴你，數(shù)據(jù)分析師日常的工作，是跟各種各樣的人撕逼，撕贏了才能推進工作，沒撕贏可能得背鍋挨罵！這才是咱們老數(shù)據(jù)分析的常態(tài)！有沒有！

因為公司招咱們來是來推動業(yè)務(wù)的，只有業(yè)務(wù)賺了錢才能給咱們發(fā)工資?。∈遣皇?！所以可不是簡單就分析分析數(shù)據(jù)就好了。

平時大家還要注意和業(yè)務(wù)部門斗智斗勇，比如說他業(yè)績沒有完成，他就會說，哎呀，是你這個數(shù)據(jù)沒及時提供，或者分析的結(jié)論不對。

這時候咱們就成了倒霉的“背鍋俠‘。

這時候你就要注意了，可不是掌握Excel等各種工具就可以，這時候咱們就需要懂業(yè)務(wù)從數(shù)據(jù)層面來反駁他們。

認知誤區(qū)二：數(shù)據(jù)分析不需要懂業(yè)務(wù)

作為一個數(shù)據(jù)分析師，掌握好數(shù)據(jù)分析的方法論和工具當然很重要，但如果你只會方法論和工具，就沒有接觸到數(shù)據(jù)分析真正的本質(zhì)——推動業(yè)務(wù)。給我在心里重復(fù)三遍。

我相信大家在日常工作中，不論是跟同事，跟其他部門，還是跟領(lǐng)導(dǎo)溝通的時候，都會有無法說服對方的情況，總是公說公有理婆說婆有理。但如果你掌握業(yè)務(wù)邏輯又有數(shù)據(jù)思維，再遇到這樣的問題的時候，就可以靠客觀的數(shù)據(jù)來懟回去。

二、面臨的現(xiàn)狀及問題

目前各個層級數(shù)據(jù)分析面臨的現(xiàn)狀及問題：

第一階段，定位：0 歲職場人

如果咱們現(xiàn)在是一個大四的畢業(yè)生，也該到了找工作的時候了，這時候咱們打開了 boss，看著 boss 上琳瑯滿目的崗位挑花了眼。好家伙，看了一圈覺得自己這也做不了那也做不了，最后講目光鎖定了一個叫數(shù)據(jù)分析的崗位，感覺數(shù)據(jù)分析嘛，那不就是 excel 么，整理整理數(shù)據(jù)排排版就好了?？雌饋磉@個好像不需要要求太多的專業(yè)。

0 歲職場人，他現(xiàn)在面臨著是一個定位的問題。

我們也知道剛進入職場，我們對職場的情況并不了解，那是由于我們從大學(xué)環(huán)境進入到了職場的另一個環(huán)境。這個時候我們面臨著其實就是一個定位和目標的問題，我們現(xiàn)在對自己沒有一個清楚的定位，所以也對職場沒有一個清晰的目標。那我們應(yīng)該首先先總結(jié)一下我們的自身條件，然后看我們更匹配哪一種工作。來用我們自身的條件來使用外部的工作。

第二階段，勝任：工作 1-2 年

咱們?nèi)肼毎l(fā)現(xiàn)這份工作不如自己想象的那樣簡單，雖然自己會一點 excel 知識，但是感覺遠遠不夠，覺得自己的工作沒有技術(shù)含量隨時都會被取代。

想要更高的工資就要變得更厲害，但是自己也不知道該從何開始努力，于是就將側(cè)重點都用在了工具的使用上，而且是高級工具的使用，從 Python、統(tǒng)計學(xué)、到數(shù)據(jù)挖掘等。乍一看，好像這個路線也沒什么毛病，但仔細想想，Excel 熟練了嗎？不知道更高的薪資需要具備什么樣的能力覺得月薪過萬遙不可及。變得焦慮。

工作 1-2 年的職場人，他現(xiàn)在面臨的是一個勝任的問題

知道要提高自己的能力，但是無法辨別提高什么能力。覺得自己只要學(xué)習(xí)更多的工具就可以漲工資。陷入了一個誤區(qū)。希望有人來明明白白的舉例羅列自己需要什么樣的能力。

第三階段，晉升：工作 3-5 年

工作了三五年，雖然好似薪水還過得去，但是每天做著相同的工作，也不需要思考，隨之而來也沒有什么提升。

工作 3-5 歲的職場人，他面臨的是晉升問題

每天做著重復(fù)沒有思考的工作，很容易被新人取代有沒有獨特的技能，但是沒有核心的能力，也無法將能力復(fù)制給下屬帶領(lǐng)團隊，成為領(lǐng)導(dǎo)者。這時候，希望了解如何擁有核心的可遷移的能力。

第四階段，獨立：工作 5-10 年以上

在公司做了幾年后，想出來換個環(huán)境本以為憑自己的經(jīng)驗會是個香餑餑，怎么著也是個小領(lǐng)導(dǎo)吧，結(jié)果卻屢屢碰壁。招小兵的覺得年紀不合適，招領(lǐng)導(dǎo)的又覺得他不夠格。

想一想自己是學(xué)數(shù)分析的，要不自己單干算了，但是創(chuàng)業(yè)的項目看似好多，又不知道改如何選擇。數(shù)據(jù)分析只是為其他人提供幫助的，沒辦法自己獨立構(gòu)建起一個商業(yè)模式。

工作 5-10 年的職場人，他面臨的是獨立的問題

具有了一定能力，可以單獨出來創(chuàng)業(yè)。數(shù)據(jù)分析能力很好，但是如何很好的應(yīng)用數(shù)據(jù)分析能力在自己的創(chuàng)業(yè)上？

三、崗位分析

知己知彼，百戰(zhàn)不殆。分析各個崗位數(shù)據(jù)分析的薪資和技能差距

那咱們?nèi)绾卧跀?shù)據(jù)分析的道路上逐漸提升自己呢，那咱們就得先全面了解數(shù)據(jù)分析師在各個不同階段所需要的技能?？焓詹兀∥乙呀?jīng)幫你整理好了！

各個不同層級數(shù)據(jù)分析之間的崗位的區(qū)別是什么呢？為什么薪資會有這么大的差距呢？

如果咱們隨便的去 boss 上搜一下，就會看到很多數(shù)據(jù)分析的崗位，但是這些崗位有的是 3000～5000，有的已經(jīng)上萬了，還有的已經(jīng)好幾萬一個月，薪資差距這么大，那他們之間又有什么區(qū)別呢？接下來我會為你分別講解這些不同薪資崗位的區(qū)別以及能力的劃分。

入門數(shù)據(jù)分析的崗位是做什么的？

數(shù)據(jù)采集：具有采集公司所需數(shù)據(jù)信息的能力

需熟練使用的工具：excel

描述性統(tǒng)計分析技能：可以明確到底發(fā)生了什么。研究數(shù)據(jù)收集、處理和描述的統(tǒng)計學(xué)方法。數(shù)字和圖表的形式來理解、分析和總結(jié)數(shù)據(jù)。對不同類型的數(shù)據(jù)(數(shù)值的和分類的)使用不同的圖形和圖表來分析數(shù)據(jù)，如條形圖、餅圖、散點圖、直方圖等。所有的解釋和可視化都是描述性統(tǒng)計的一部分。

初級數(shù)據(jù)分析崗位是做什么的？

• 策略分析：能夠直接得出策略性的結(jié)論。好了，這就是公司讓你現(xiàn)在直接告訴我這件事情的問題在哪里，怎么去搞定他？
• 輸出報告：輸出行業(yè)分析報告。這就是啥哎，我不想看這么多復(fù)雜的數(shù)據(jù)，直接給我出一個分析報告吧。為什么業(yè)績上升？業(yè)績是怎么上升的？業(yè)績上升了多少？下降也是同理哦。
• 編程技術(shù)：精通 SQL 語言，進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和匯總，統(tǒng)計分析，熟練的使用 Python 等編程語言?？礇]看到，以前只需要會 office 就行了，現(xiàn)在不行了，你還要會編程啦。

工具：SQL，Python&R語言任意一種

描述性統(tǒng)計分析＋診斷性統(tǒng)計分析技能：我們可以根據(jù)現(xiàn)有的結(jié)果和相關(guān)的因素。這個過程其實很依賴于我們對業(yè)務(wù)的了解程度。這個時候你可以回答一些WHY的問題?？梢詫v史數(shù)據(jù)可以開始與其他數(shù)據(jù)進行比較，以回答為什么過去發(fā)生了某些事情的問題。診斷分析的一些方法包括向下鉆取、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘和相關(guān)分析。這可以包括一些使用比率、可能性和分析結(jié)果分布等

中級數(shù)據(jù)分析崗位是做什么的

1. 可行性報告：可以理解為有這么幾個通用能力，理解分析客戶行為的根本原因，制定數(shù)據(jù)分析目標，并且優(yōu)化預(yù)計效果，突出可行性的報告。

2. 預(yù)警：平時咱們得做預(yù)警啊，那么要有常規(guī)數(shù)據(jù)檢測，同時推動線上可視化平臺搭建。還有向上匯報那就要有，負責(zé)部門運營分析報告和 PPT 的撰寫，并且將數(shù)據(jù)分析結(jié)果圖形化，可視化，還要為業(yè)務(wù)提供思路。規(guī)劃頁不能少所以要輸出，制定短期和長期的客服數(shù)據(jù)輸出規(guī)劃。最后對市場及行業(yè)信息進行分析，對市場作出合理的判斷和趨勢性的預(yù)判。

• 數(shù)據(jù)搜集：Wind等數(shù)據(jù)終端，Python爬蟲
• 數(shù)據(jù)庫使用：SQL
• 數(shù)據(jù)分析：python數(shù)據(jù)分析，Excel等
• 數(shù)據(jù)可視化：Tableau，Python里面的擴展包

描述性統(tǒng)計分析＋診斷性統(tǒng)計分析技能＋預(yù)測性分析技能：

• 利用預(yù)測模型，機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來分析當前及歷史數(shù)據(jù)，從而對未來，或其他不確定的事件進行預(yù)測。
• 行業(yè)市場和商業(yè)模式研究，對行業(yè)有前瞻性洞察，深刻理解行業(yè)及上下游體系，助力商業(yè)創(chuàng)新。抓住重點詞前瞻性，這說明需要我們已經(jīng)可以能預(yù)測市場走勢了。
• 發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)的風(fēng)險，如果咱們可以有效的進行風(fēng)險管理，那咱們就可以幫助企業(yè)保護自己的資產(chǎn)安全和完整，降低決策錯誤的幾率。
• 發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵問題，并且可以完成解決方案的分析。發(fā)現(xiàn)問題，是實現(xiàn)自己目標的第一步。因為只有發(fā)現(xiàn)了問題，才能分析問題，然后再解決問題。才能幫公司更快的實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標。

高級數(shù)據(jù)分析師崗位是做什么的？

以上這些技能你都要有，但是你還要有！

• 數(shù)據(jù)搜集：Wind等數(shù)據(jù)終端，Python爬蟲
• 數(shù)據(jù)庫使用：SQL
• 數(shù)據(jù)分析：python數(shù)據(jù)分析，Excel等
• 數(shù)據(jù)可視化：Tableau，Python里面的擴展包

描述性統(tǒng)計分析＋診斷性統(tǒng)計分析技能＋預(yù)測性分析技能＋宏觀大趨勢研判+規(guī)范性技術(shù)分析：規(guī)范性分析是數(shù)據(jù)分析師的終極夢想，可以建立在上述三種分析技術(shù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)咱們對未來的合理預(yù)測去確定我們的行動方案。

比如說：一個公司的利潤意外地激增或下滑，描述性和診斷性分析可以幫助你確定原因，預(yù)測性分析將幫助你判斷這種趨勢在未來是否會延續(xù)，規(guī)范性分析則將幫助你確定接下來的步驟，利用機會并減少風(fēng)險。

其實你可以這么想，我們現(xiàn)在就是一個在數(shù)據(jù)分析里剛開號的小兵，那我們現(xiàn)在要去什么呢？我們現(xiàn)在要去刷怪！當我們重復(fù)學(xué)習(xí)，不斷的刷了很多小怪之后，我們的級數(shù)就會上漲！這個時候我們的數(shù)據(jù)更新能力就會越來越強。

已經(jīng)幫大家整理好了！以下這個表格就是我們的進階之路！

本期內(nèi)容先講到這里，下期我們會為大家介紹數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)還有數(shù)據(jù)分析對公司和個人的重要性，大家可以期待下哦！~