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入门级数据分析师,该掌握哪些技能
2021-07-20


很多同学很困惑:想做数据分析师,结果学了一大堆ESP软件操作,看了一堆统计学、机器学习书、跑了很多数据集,结果入职以后每天都在取数——而且还是很基础的数据。

那到底自己算不算入门?啥水平才算是真正的数据分析师?今天系统讲解一下。
 
本质上看,问题来自于:网上对数据分析的描写太过理想化,把原本需要综合技能的工作,抽象成一些列简单操作,从而造成了一种错觉:只要我对着案例抄一遍代码,会做几道sql题,会把模型代码输入sklearn跑一遍就算是数据分析了。

可实际上,作为一个工作,数据分析需要在具体企业上班,面对具体业务问题,应付具体的系统状况,和各色同事打交道。需要的远不止基础操作(如下图)。

入门级数据分析师,该掌握哪些技能


况且,刚入门新兵,干得最多的就是跑数,就是脏活累活。招你进来不干脏活累活,难道让老鸟们干吗。原本抱着“数据驱动业务”“成为数据科学家”的理想,一下办成扫地抹桌倒尿罐,巨大的心理落差肯定让新人接受不了。唯一的问题是:如何在枯燥烦闷的基础工作中积累四大技能,尽快让自己脱颖而出。

01  第一,业务理解

不懂业务肯定分析不出个屁,可业务本身含义非常广泛,分为:商业模式、组织架构、业务流程、业务策略、落地执行五个部分,一次性指望新人全部搞懂是不现实的。作为入门级数据分析师,最核心的是搞明白以下五个问题:

1、到底我们有几个部门?


2、我目前对接的是哪个部门/小组?


3、他们最关心的是什么?


4、他们最近在干什么?


5、他们要的数据用在什么地方?

 
这四个问题非常简单,只要看一眼OA,在接数据需求的时候和对接人聊上两句就能整明白。虽然简单,但这一步非常关键。

一来,没有任何一家企业严谨到把所有业务流程都写成SOP,所以想真实了解业务,必须具体沟通。


二来,想深入分析,想影响决策,都是从和业务搞好关系开始,平时的沟通是必不可少的。


三来,业务常关心的指标,判断标准都能理解。这是做工作和学课本的最大区别,现实企业里没人把东西准备好了喂进嘴,必须自己动手。

02  第二,分析技能

入门级数据分析师都抱怨:每天都在跑数,不知道咋分析。其实只要懂得做下边这张图,就算入门级分析技能合格,就这么简单(如下图)。
 
入门级数据分析师,该掌握哪些技能

找标准至关重要!因为数据本身不反应问题,数据+标准才是问题。没有标准,就意味着没有分析结论。标准模糊、善变,就意味着是非对错的判断会完全颠倒,分析经验无法积累,模型也没法标准正负样本,更谈不上训练模型。想做深入分析,也会无从下手。

 
可实际上,大部分新人都是:不懂寻找标准,只知道罗列数据。因为标准问题常常被忽视,甚至很多工作5年的老人,一张嘴都是:“这个习惯上算好”,至于习惯到底是啥,根本说不清楚。甚至很多网上教数据分析的课,都是教:“跌就是不好,涨就是好,跌了要搞高!”真让人怀疑这些网课老师有没有坐过正经公司的办公室。
 
找标准的能力,是菜鸟到高手进阶的关键环节之一(注意,这里有“之一”)。作为入门级新人,至少要掌握四种单维度的找标准方法:

入门级数据分析师,该掌握哪些技能
 
当标准涉及2个评价维度时,还需要掌握2种交叉评价方法(如下图),至于3个维度及以上的评估,已经不是入门级别的要求了,需要更复杂的降维手段,或者综合评估方法。

入门级数据分析师,该掌握哪些技能

有了找标准的能力。这样才能在和业务沟通的时候把握主动,体现自己的专业能力;这样才能识别业务是不是在浑水摸鱼、胡搅蛮缠、瞒天过海、掩耳盗铃;这样才能积累分析经验,从而为深入分析埋下伏笔。

总之,在日常工作中要时时刻刻提醒自己:判断标准是什么。在标准不清晰的时候,努力找标准。

03  第三,工作能力

数据分析只是个辅助部门。需要能来事、扛大旗、立项目,才容易见功劳。因此数据分析师核心工作能力,就是如何攒出来独立项目。但是独立做项目对新人来说太遥远。新人核心干好一件事即可:做好数据需求表,它大概长这样:

入门级数据分析师,该掌握哪些技能

做好数据需求表,是菜鸟到高手进阶的关键一环之一。

第一,它是工作量证明。能证明你真的在干活,能在写年终总结、进度汇报、晋升报告的时候作为证据。从而避免平时干到死,论功绩谈不上的囧境;

第二,它是标准的取数模板。它能极大避免因为业务方随意要数导致的错误、混乱、重复工作,从而减少无意义的加班和无缘无故的黑锅;

第三,它能量化记录业务方感兴趣的问题,为后边引申出项目做铺垫。
 
这也是新人非常容易忽视的环节。因为所有的网课、教科书、文章都不会提这茬事!导致新人误以为数据分析工作有全世界统一的标准。结果没和业务确认清楚需求,自己累死累活还不讨好。连基础的跑数工作都组织不好,还想啥项目呢,都是做梦。

04  第四,心理建设

入职以后,如果现实工作环境让你意识到:

1、数据分析不是高薪、速成工作


2、数据分析的脏活累活远多过“思路”“模型”


3、数据分析就是打辅助的,没人理你是常事


4、数据分析被业务追着屁股要数是常事


5、业务口中的“算法”跟编程代码是两件事


恭喜你已经成功从网络爽文来到现实世界,这才是真实的工作环境。能面对现实,就已经通过了第一关的心理建设。很多曾经狂热的新人会被吓退,会换其他工作,这都是正常的。因为本质上抱着“升官发财”的人多,抱着“我就是热爱数据分析哪怕月薪1500我也能坚持到底”的人几乎没有。数据分析能力,也能帮助大家在其他岗位上做得更好。想继续做的同学们,就认真磨炼自己技能,继续提升。

05  入门的标准

那么什么时候算入门呢?给个简单的判断标准:

1、能心平气和地介绍自己的工作,不发牢骚,不扯一夜暴富。


2、能推动业务提标准的需求单,并按需求单准确、及时地给数据。

3、能在年中/年底述职汇报的时候,清晰地说出,自己做了240份需求,其中最大的(80%)是运营的需求,70%是活动需求,提出了5次把临时性需求升级到BI的建议,并推动产品上线(有这句最好,没有这句的继续努力)。

4、能基于240份需求,发现今年运营整体工作状况是好/坏,坏的场景有20个,对指标影响大小是XXX,基于以上,思考深层的问题可能是XXX。

大家自己对着镜子,能讲清楚以上四点,就已经算完全入门,并且很有潜力往进阶发展。下一步我们可以讨论如何独立发起、负责、推动项目落地、看到数据分析成果。这是成为中级数据分析师最核心标志。

-END-

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