从创业公司到大厂做运营，数据分析是一项必不可少的能力。
尤其在大厂每天需要和各种数据打交道，也接触了许许多多的数据分析师。
这个岗位可以说是业务保障的核心。
对上作为领导的评判标尺，对下可以为业务挖掘新方向、定基础。
今天我结合实际工作，给大家说说数据分析师这个岗位，以及怎么成为数据分析师和未来的发展。
简单来说，数据分析师是专门从大量数据中提取有用信息和洞察的专业人士。
咱可以理解为现在有一个图书馆，里面有大量的书籍、杂志，书里面的内容就是数据。
有一天领导开了一门新的文化课，需要讲解佛、道、儒三家的主张和异同。
那就需要从目前的书籍中把这相关的内容给摘录出来，然后提炼并总结，最终讲给学员。
数据本身是没太大意义的，只有在业务的基础上（开了一门文化课），才需要把数据拿出来，再进行加工整合，最终输出给需要的人。
在这个过程中，作为数据分析师可能发现只看书还不够，还得找专家聊聊（用户调研）。
然后，再去市面上对比同类型的课程是怎么讲的（市场调研）。
还得看看学员对内容是否能够理解（用户反馈）。
最后，才能把这门课程做好，告诉领导这门课怎样设置是比较合理，而且能赚钱的。
职责是收集、整理、分析和解释数据，以便为企业和组织做出数据驱动的决策。
从任务上可以分为：
（1）数据收集与整理
把不同来源的数据汇总收集起来，确保数据准确。
比如：做用户调研，除了填写问卷获得的文字反馈，还有其他渠道反馈来的图片、语音、视频等文件，这时就需要把不同格式的数据做个处理，形成能被统一解析的数据。
（2）数据分析与解释
使用统计学的方法，如数据可视化、数据挖掘和机器学习技术，来分析数据并提取有用的信息。
比如：我们常用漏斗分析、AARRR分析、假设分析、趋势分析，都属于分析模型。
（3）报告和可视化
将分析结果转化为易于理解和可视化的形式，例如制作报告、仪表盘、图表和图形。
比如你看到的业务数据报表。
（4）提供决策支持
通过分析结果和洞察，为企业和组织提供决策支持。
数据的结论可以回答特定的业务问题，并给出优化建议，提供一个可决策的依据。
数据分析师的起步价格都比较高。
数据分析师属于是高端岗位，因此对于十多个人初创公司的作用并不明显。
但是对于百人以上的公司，它的作用就能得到很明显的体现。
当需要做产品通晒，做汇报的时候。
就需要数据分析师总结产品的实际情况。
将数据可视化、更直观地呈现。
如果你觉得自己分析得不到位，或者效果不好，可以看看下面这门课。
用Excel就能简简单单搭出效果非常直观的数据面板。
从身边的做数分的小伙伴上看，大多是计算机/数学专业的女生。
男女比例大概是2:8。
从兴趣上看，喜欢统计学和计算机的人，逻辑性较强，或具备数据敏感度和商业头脑，有挑战自我的激情，都很适合成为数据分析师。
不要小瞧这些女生，在逻辑方面绝对是能拎得清的。
写SQL取数的时候，需要强大的逻辑能力支撑，要不数据很容易出错。
第一，要学习基础知识
掌握Excel公式，Vlookup、数据透视等高级功能。
学习SQL、Python等编程语言，学会定义、提取、清洗、分析数据以及指标。
学习统计学知识，掌握各种统计分析方法。如漏斗分析、假设分析等。
学习数据可视化，使用Tableau、Power BI等工具做报表。
第二，要从项目中实战
不管你是一个零基础小白，还是有着几年经验的职场人。
想要成为数据分析师，一定离不开实战训练。
在面对业务问题的时候，比如：为什么今天的某个指标数据下降了20%。
业务方总是喜欢凭主观想法判断业务发展好坏。
比如，我觉得是因为放假，我觉得因为是产品发布，我觉得是因为竞品发布新功能。
很多情况感觉是不准的，必须要有“证据”来证明。
数据分析师则需要通过实际数据进行佐证，让结论和建议更有说服力。
只有证明了自己的结论，别人才能信服你。
所以工作中，要学会“用数据说话”的能力。
很多业务上的问题，都可以通过数据来解释。
比如，为什么A零食的在晚上8点~10点下单数要比其他时间多两倍。
经过数据分析得出：
这就是要掌握的数据分析能力。
那我们后续要做的可以是：
这些方法都是我在「数据分析三天训练营」这门课程里学到的。
里面有大量类似的案例和方法，比如万能三步走、用分析方法做业务汇报。
都可以帮助你分析业务难题，得出有效解决方案。
基层数据分析师可以通过实操提高技术能力，成长为资深数据分析师、数据产品经理/运营、数据架构师、数据科学家等高级角色。
其实到了数据产品经理，就会成为一个业务方。
需要从被动接受业务反馈，到主动了解业务的实际情况。
就像我之前在的运营团队，数据的老大也不仅仅是负责数据分析。
一方面为其他业务提供决策依据，另一方面主动挖掘新场景，自己带团队尝试转化或者合作，孵化新业务。
最后他也因为孵化新业务工作做得比较突出，成为了新业务线老大。
老板常评价他说是：“一个有业务思维的BI，也可以成为一个好运营。”
一是，千万不要单纯做取数工具。
很多年轻的数据分析师，在前几年的工作中，很容易成为“取数工具”。
业务方希望分析一个场景，联系你排期跑数。
这些数据有什么用，你也不得而知。
最后提供了，也就没有后续了。
解决这个办法就是要弄清楚对方到底要干嘛，值不值得花时间取这个数据。
业务方提出的需求也不一定合理，可以选择不接。
二是，要学会给别人赋能。
授人以鱼不如授人以渔。
作为一个数据分析师，一些简单的数据跑数工作，完全可以交给业务方自己去做。
你只需要给他们提供常用的跑数SQL，教对方怎么跑起来。
干互联网的产品、运营都不傻的，你多教两遍肯定能学会。
合作的基础是你提供了简单的方式，让别人也简单。
与我合作的一任数据分析师，就是这样“调教”我的。
每次跑数，她不会给我直接取数，而是鼓励我自己写SQL。
有问题的点，她会花2min看一看，然后给我指出来。
当我把数据跑出来，又会给我点赞。
久而久之，我都不好意思再麻烦她。
三是，不要炫技要实际。
有些数据分析师学了一些酷炫做表技巧。
把很多的精力都放在怎么让数据展现得更好看。
我见过一个数据同学，报表各种花哨，又能横向看，又能下钻看，还能多维筛选看。
原来3个图的数据，被他合并成一个图。
结果把业务方干崩溃了，根本就不会用。
只需要简简单单把数据描述清楚，让人一眼就能看明白就好了。
数据分析师也是一个拼细节的工种。
需要大量的实战案例提升自己的经验和思维能力。
关于数据分析思维的提升，可以多看看上面推荐的课程。
提供的分析技巧和真实的案例可以随时学习。
你在业务上碰到的问题，都可以套用公式去解。
孰能生巧，平时多练练。
不管是做数据分析师、产品经理还是运营，或者是以后想进大厂，数据思维是不可或缺的。
