對數(shù)據(jù)分析師來說，要想避免淪為取數(shù)、跑數(shù)的工具人命運(yùn)，就明確并鞏固自己的優(yōu)勢與價值。因此明確數(shù)據(jù)分析師的成長路徑、能力要求、能力提升方法就顯得格外重要。而筆者作為數(shù)據(jù)分析專家，也就此分享了自己的思考與見解。
數(shù)據(jù)分析師那點(diǎn)事
最近很多人都在問我，如何能夠成為一名數(shù)據(jù)分析師，我需要掌握哪些技能和工具？我的進(jìn)階路線是什么？將來是不是有發(fā)展?jié)摿Γ?我原來是運(yùn)營能轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)么，我產(chǎn)品能轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)么，我技術(shù)，我視覺設(shè)計，我…能么？我…
在我有限的職業(yè)生涯中，遇到過很多文科生轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析的例子，可以說屢見不鮮，那么你覺得你們能行么，那必須行??！
不光是文科生，我還見過許多不同職位，比如運(yùn)營、產(chǎn)品、技術(shù)、市場、視覺設(shè)計師等等的小伙伴轉(zhuǎn)成了數(shù)據(jù)分析師，在這里我很負(fù)責(zé)地告訴大家，你一定行的！解鎖數(shù)據(jù)分析師的成就，你也值得擁有！
以往我都是以增長為主題，可能大家看得有些蒙圈，需要一定的門檻；同時2020年的開年就被暴擊了，大家都在開玩笑的說能否重啟2020年，這個肯定是沒戲了，但是我可以，對，數(shù)據(jù)分析師是可以重啟的。
那么今天我就給大家?guī)硪黄A(chǔ)性的文章，告訴大家數(shù)據(jù)分析師需要哪些能力（工具）、未來進(jìn)階路線、職場的小建議以及工作中的小案例等。
想成為數(shù)據(jù)分析師的小伙伴可以做參考學(xué)習(xí)相關(guān)技能；已經(jīng)是數(shù)據(jù)分析師的小伙伴呢，可以看一下成長路線與職場建議，希望大家看完文章各取所得，方法全知道，分析不吃灰。
言歸正傳，在接下來的章節(jié)里，我們一起來聊一聊數(shù)據(jù)分析師的常見種類、職責(zé)與晉升軌跡。最后我為大家總結(jié)了一下數(shù)據(jù)分析師需要的8種基礎(chǔ)能力和日常生活工作中的一些分析小案例，供大家參考。
一、數(shù)據(jù)分析師的種類、職責(zé)與升級路線
在國內(nèi)數(shù)據(jù)分析師一般分為5大種類：數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)建模師、數(shù)據(jù)工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家，這5類人才的必備能力和成長路線我們來逐一介紹。
1.1 數(shù)據(jù)產(chǎn)品
數(shù)據(jù)產(chǎn)品概覽圖
在產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，增加數(shù)據(jù)思維。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品不僅懂得埋點(diǎn)原理，能夠通過抓包等工具抓取數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析。同時還能夠參與數(shù)據(jù)化產(chǎn)品的制作，如BI報表、CRM系統(tǒng)、AB test試驗后臺等。
老板會說：“去給我做個神策、GrowingIO那樣嬸兒的平臺出來”，然后你就根據(jù)老板的需求，轉(zhuǎn)化為詳細(xì)的技術(shù)需求，提給技術(shù)去開發(fā)，這就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的日常。
1.1.1 成長路線：CGO、增長專家、產(chǎn)品總監(jiān)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān)、數(shù)據(jù)運(yùn)營總監(jiān)
1.1.2 必備能力
① 數(shù)據(jù)技術(shù)
② 可視化
⑤ 業(yè)務(wù)思維
⑦ 專業(yè)能力
⑧ 溝通能力
（①②⑤⑦⑧是啥？下文詳解）
1.1.3 成長建議
數(shù)據(jù)產(chǎn)品一般會對編程、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計等專業(yè)知識方面較弱，建議加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力，做個有技術(shù)、分析能力的產(chǎn)品。
既然有產(chǎn)品屬性，那就涉及到與技術(shù)無止境的扯皮之中，如何提升自己業(yè)務(wù)與溝通能力讓自己更專業(yè)，同時使工作流程更加順暢，這便是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的王者能力。
1.2 數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師概覽圖
這就是我們常說的商業(yè)化數(shù)據(jù)分析師，主要負(fù)責(zé)01搭建可視化監(jiān)控報表，利用數(shù)據(jù)挖掘和洞察業(yè)務(wù)，為需求部門提供數(shù)據(jù)支撐、分析報告、商業(yè)化模型等服務(wù)，這里面的key word是監(jiān)控、挖掘、有價值和服務(wù)，在公司里擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)的眼睛與大腦的角色。
1.2.1 成長路線：CGO、增長專家、數(shù)據(jù)咨詢專家、數(shù)據(jù)分析總監(jiān)、數(shù)據(jù)運(yùn)營總監(jiān)
1.2.2 必備能力
① 數(shù)據(jù)技術(shù)
② 可視化
③ 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)
⑤ 業(yè)務(wù)思維能力
⑦ 專業(yè)能力
⑧ 溝通能力
（①③③⑤⑦⑧是啥？下文詳解）
1.2.3 成長建議
（1）一定要重視可視化
為什么呢？
因為數(shù)據(jù)分析師花90%的時間用在處理數(shù)據(jù)上，只貢獻(xiàn)了10%的價值，而老板看到你的報告，卻用了不到10%的時間便做出決策，貢獻(xiàn)了90%的價值，所以說BI可視化尤為重要。下圖給大家展示可視化的正反兩個例子A和B：
可視化對比圖
同樣是數(shù)據(jù)分析師做出來的AB兩張圖，看了圖A的老板點(diǎn)頭肯定，看了圖B的老板肯定想弄死你，正愁沒人裁，有沒有？
（2）分析師要有自己的業(yè)務(wù)思維能力
什么意思？比如老板經(jīng)常會問你今天的DAU怎么暴漲了，留存怎么掉了等等。
許多大神都有自己的獨(dú)立業(yè)務(wù)思維，對答如流，迅速解決問題，并有自己的一套思維，什么留存“六脈神劍”啊，增長“九宮格”啊啥的，這都是業(yè)務(wù)思維沉淀形成的。
（3）千萬不要把數(shù)據(jù)分析師做成取數(shù)的、跑數(shù)的，那樣你的可替代性太強(qiáng)
如果明天要裁一個數(shù)據(jù)分析師，那么這類“工具人”就是首選。數(shù)據(jù)分析師的價值是挖掘數(shù)據(jù)中的價值并讓領(lǐng)導(dǎo)知道你這么做的價值，不要你覺得，要你的領(lǐng)導(dǎo)和你都覺得，這才是最重要的。
（4）溝通能力
這個是我面試經(jīng)常會問的問題，你覺得數(shù)據(jù)分析師最重要的能力是什么？
對，就是溝通能力，如果你連需求方想要的是什么都嘮不明白，那你如何服務(wù)于他，目標(biāo)錯誤高效的執(zhí)行就是災(zāi)難，咔咔做了2周，發(fā)現(xiàn)不是人家想要的，這種事在工作上并不少見，所以說溝通真的很重要。
（5）要養(yǎng)成大局觀
作為數(shù)據(jù)分析師不能總局限于自己業(yè)務(wù)的那些數(shù)，也要抬頭看看市場上大盤變化，以及競品變化。
分析格局的大小源自看待問題的高度，這一點(diǎn)非常重要，初期可以慢慢養(yǎng)成，這也是高階分析師必備的能力。
1.3 數(shù)據(jù)建模師
數(shù)據(jù)建模師概覽圖
數(shù)據(jù)建模師也叫算法工程師，是數(shù)理統(tǒng)計知識、編程與業(yè)務(wù)思維集一身的模型大師，通過建立數(shù)學(xué)模型、利用算法實(shí)現(xiàn)增長，可以說是一家產(chǎn)品的靈魂工作者，你就說信息流產(chǎn)品的推薦算法核不核心、金融行業(yè)的反欺詐和信用評級厲不厲害，P2P的智能配標(biāo)優(yōu)不優(yōu)秀。
1.3.1 成長路線：CTO、技術(shù)總監(jiān)、資深算法工程師
1.3.2 必備能力
① 數(shù)據(jù)技術(shù)
③ 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)
④ 建模能力
⑤ 業(yè)務(wù)思維能力
⑥ 大局能力
⑦ 專業(yè)能力
（①③④⑤⑥⑦是啥？下文詳解）
1.3.3 成長建議
（1）技術(shù)不用說，那必須杠杠的，但容易鉆入數(shù)據(jù)的黑洞，沉迷于算法但又無法與實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合，最終項目流產(chǎn)
谷歌眼鏡厲不厲害，炫不炫酷，最終慘遭壓箱底，暫停個人消費(fèi)者服務(wù)的命運(yùn)，為什么？
出發(fā)點(diǎn)很好，但花費(fèi)過高、周邊技術(shù)不完善等因素，使其不具備商業(yè)價值，最終倒在了5G之前。
我還認(rèn)識一個彩票公司的小哥，自稱研制出了一套“迷人”的算法，能夠讓公司收益最大化，可最終…呵呵。
我想說的是技術(shù)一定要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)，通過技術(shù)變現(xiàn)這才是王道，并不是所有公司都有錢有精力去做“華而不實(shí)”的事情，尤其是在目前的大環(huán)境下。
（2）大家都認(rèn)為技術(shù)不需要溝通，我們的通用語言是R、python、java、自然語言，很冰冷很cool
但熟不知你若會技術(shù)又有業(yè)務(wù)頭腦，那總監(jiān)的位置是不是在向你招手；你若懂業(yè)務(wù)、懂管理又會為人處世，拿下CTO這個位置是不是志在必得。
當(dāng)然也有喜歡鉆研算法，不摻乎管理層的資深技術(shù)，所謂事了拂衣去，深藏功與名，說的就是這些人。
不管怎么說，之所以能夠有今天的成就，除了過硬的技術(shù)外，很好的溝通能力也是必不可少的。
1.4 數(shù)據(jù)工程師
數(shù)據(jù)工程師概覽圖
數(shù)據(jù)工程師的職能更偏向技術(shù)工程，主要的工作職責(zé)是搭建數(shù)據(jù)倉庫、創(chuàng)建ETL、進(jìn)行數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全等方面的工作、通過提升運(yùn)行速度，優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，更好地服務(wù)于數(shù)據(jù)使用方，比如數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品及數(shù)據(jù)建模師。
1.4.1 成長路線：CTO、技術(shù)總監(jiān)、資深研發(fā)工程師
1.4.2 必備能力
① 數(shù)據(jù)技術(shù)
④ 建模能力
⑤ 業(yè)務(wù)思維能力
⑦ 專業(yè)能力
（①④⑤⑦是啥？下文詳解）
1.4.3 成長建議
（1）我們不生產(chǎn)數(shù)據(jù)，只是數(shù)據(jù)的搬運(yùn)工，搬好了是我們應(yīng)該的，但搬不好任務(wù)流程掛掉，BI報表自動化任務(wù)失敗就要扣薪水
這是許多數(shù)據(jù)工程師接觸都遇到的問題，這個時候就考驗專業(yè)能力，如何優(yōu)化流程，監(jiān)控及預(yù)警就尤為重要了。
舉個我自己的親身經(jīng)歷吧，之前做了流失用戶自動召回系統(tǒng)，每天定時按照算法算出目標(biāo)用戶并發(fā)送短信、push和紅包。
邏輯簡單的說是這樣的，A表是全量用戶表，B表是活躍用戶，那么A-B=C，C表就是目標(biāo)用戶，即不活躍的流失用戶。
突然有一天因為一個BUG，導(dǎo)致B表掛掉了，B表變?yōu)榭毡?，那么A-B=A-0=A=C，就相當(dāng)于把A表全量用戶都發(fā)送優(yōu)惠券及信息。
這事故僅次于PDD那次紅包事故了，當(dāng)時我們沒有推卸責(zé)任（畢竟績效已經(jīng)沒了），迅速制定了數(shù)據(jù)異常預(yù)警，人工短信確認(rèn)等機(jī)制，避免了類似事故發(fā)生。
這次事故給我的教訓(xùn)就是，人無遠(yuǎn)慮必有近憂，錯誤是不可避免的，但如何提升專業(yè)水平，降低錯誤發(fā)生概率，提前預(yù)知錯誤，以避免資源的浪費(fèi)。
（2）溝通、溝通還是溝通…
1.5 數(shù)據(jù)科學(xué)家
數(shù)據(jù)科學(xué)家概覽圖
綜合性人才，數(shù)據(jù)分析能力、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)能力、算法與溝通能力集聚一身的人才。市面上有很多不懂技術(shù)只會嘴炮的領(lǐng)導(dǎo)，也不缺不懂結(jié)合業(yè)務(wù)的技術(shù)大拿，但做到樣樣精通，實(shí)屬不易。向下能夠了解前沿技術(shù)并指導(dǎo)下屬進(jìn)行研究開發(fā)，向上能夠很好的與領(lǐng)導(dǎo)溝通，讓領(lǐng)導(dǎo)理解這么做的價值。
跟數(shù)據(jù)分析師比分析能力，數(shù)據(jù)分析師卒；
跟算法工程師過算法能力，算法工程師卒；
跟數(shù)據(jù)工程師拼技術(shù)能力，數(shù)據(jù)工程師卒；
跟數(shù)據(jù)產(chǎn)品嘮業(yè)務(wù)能力，數(shù)據(jù)產(chǎn)品卒。
就是這么強(qiáng)大，不過這類人才乃是可遇不可求，正所謂流氓會武術(shù)，誰也擋不?。豢茖W(xué)家會武術(shù)，流氓也擋不住，實(shí)在是社會…社會…
1.5.1 成長路線：沒啥可建議的，挺好的哥…
1.5.2 必備能力：全部①-⑧
（①②③④⑤⑥⑦⑧是啥？下文詳解）
1.5.3 成長建議：沒啥建議，都挺好的，就是建議給別人留條活路，卒。
二、數(shù)據(jù)分析師的8種能力
2.1 數(shù)據(jù)技術(shù)
既然是數(shù)據(jù)分析，就要了解數(shù)據(jù)在各個環(huán)節(jié)是如何運(yùn)轉(zhuǎn)的，同時還能運(yùn)用工具讀取和分析數(shù)據(jù)，在這里我將其分成基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)提取、分析工具。
基礎(chǔ)：office軟件
包括且不限于excel、VBA、ppt、word，尤其是excel很深很深，大多數(shù)人只用了excel中1%的功能，到現(xiàn)在我只敢說會用excel，談不上精通，也許我只用了2%吧，但應(yīng)付日常數(shù)據(jù)足矣。
數(shù)據(jù)提?。篠QL、HiveSQL
都是類SQL軟件，會一個就能精通所有，大家不要覺得編程很難就望而卻步，其實(shí)SQL是最簡單的語言，不夸張的說，用心學(xué)SQL不到一個月就可以干活了，什么你還學(xué)不會？你只是缺個人逼你而已。
分析工具：SPSS、SPSS modeler、R、Python、SAS
不是每個人都有機(jī)會接觸SAS，如果沒機(jī)會也不要緊，這里推薦大家一定要學(xué)SPSS，可以理解為升級版的excel，也很簡單；然后Python和R任選其一即可。
2.2 可視化
Excel、PPT、Tableau、Echarts、powerBI
數(shù)據(jù)可視化的工具很多，除了Python、R、JAVA這類的之外，上面列的幾種算是比較常見的BI可視化工具。先說Excel和PPT，沒錯它們也算可視化軟件，如下圖：
Excel可視化
這是用我用excel做出來的dashboard（看板），也還可以吧，應(yīng)付一般老板那是夠夠的。但要想玩的洋一點(diǎn)，就得用例如tableau、powerBI等軟件，畢竟老美都用tableau么，樣式如下圖所示：
新增用戶熱力圖
不管是用什么工具，能夠?qū)⒊橄蟮臄?shù)據(jù)用圖形展示出來，便于老板觀察和決策，那就是ok的，至于如何做的好看，那就是進(jìn)階的課題了。
2.3 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)
統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)在AB test、數(shù)學(xué)模型、抽樣檢驗里常常會用到，有的時候你看到的數(shù)據(jù)并不是真實(shí)的，怎么去解釋，我給大家列幾個例子：
示例一 AB test的錯覺：
AB test結(jié)果圖
看到這張圖，很多人都會認(rèn)為B比A的轉(zhuǎn)化效果好對吧，但是這里有多大的可能是因為一些隨機(jī)的因素導(dǎo)致這樣的區(qū)別呢，這就要用到統(tǒng)計學(xué)的假設(shè)檢驗了。
我們來假設(shè)B不會比A效果好，然后試圖通過樣本來推翻這個假設(shè)，如果樣本足以推翻假設(shè)，那么我們就可以認(rèn)為實(shí)驗完成了，所見即所得；否則我們會認(rèn)為B比A好只是偶然現(xiàn)象，這組AB test沒有任何意義，需重新測試。
示例二 R平方值的重要性：
DAU預(yù)測圖
上圖是一個簡單的回歸模型用來預(yù)測DAU，紅色是指數(shù)回歸，綠色是多項式回歸，哪種模型更精準(zhǔn)呢，這時候就要看R方。
R平方值是趨勢線擬合程度的指標(biāo)，取值范圍在0到1之間，它的數(shù)值大小可以反映趨勢線的估計值與對應(yīng)的實(shí)際數(shù)據(jù)之間的擬合程度，擬合程度越接近1，趨勢線的可靠性就越高。
同樣是預(yù)測，3個月后指數(shù)預(yù)測比多項式預(yù)測高出30%，選哪個模型才能使誤差率最小化呢，這個時候R方的重要性就體現(xiàn)出來了。
以上列舉了2個統(tǒng)計學(xué)的小例子，在實(shí)際工作當(dāng)中還會遇到很多統(tǒng)計學(xué)的知識，比如顯著性、置信度、離散度等等，統(tǒng)計學(xué)會讓我們的分析結(jié)果更加專業(yè)，更加嚴(yán)謹(jǐn)。
2.4 建模能力
根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求，會使用一些模型，下面簡單的介紹集中常用模型供大家參考。
分類：基于歷史用戶行為構(gòu)建模型，套用到新用戶身上，預(yù)測用戶可能發(fā)生某種行為的概率，常用的分類模型有C5.0、決策樹、隨機(jī)森林、邏輯回歸等，如下圖運(yùn)用邏輯回歸，預(yù)測用戶是否下單：
模型概念圖
聚類：按照個體的特征將他們分類，讓同一個類別內(nèi)的個體之間具有較高的相似度，不同類別之間具有較大的差異性，常用于給用戶打標(biāo)簽，如下圖K-means聚類所示：
聚類概念圖
回歸：在③提到的指數(shù)回歸和多項式回歸就是典型的例子，常用于預(yù)測銷量、人口等數(shù)據(jù)。
評估：評估模型市面上分為2大類，回歸和標(biāo)準(zhǔn)化模型，多用于對品牌投放、效果投放、會員積分的評估，如下圖所示：
渠道評估模型（AHP標(biāo)準(zhǔn)化模型）
除了上述的4大類模型外，還有很多種類的模型，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)去選擇對應(yīng)的模型就ok了，在這里不過多贅述。
2.5 業(yè)務(wù)思維能力
數(shù)據(jù)是冰冷的，若想開啟真相的大門，業(yè)務(wù)思維便是我們的鑰匙。
舉個簡單的例子，老板發(fā)現(xiàn)2019年6月份的汽車成交量突然猛增，想讓你分析一下原因。
這時候你會發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品、渠道、技術(shù)等等都沒問題，那會是什么原因呢？
如果你沒有業(yè)務(wù)思維就會埋在一堆數(shù)據(jù)里，如果有業(yè)務(wù)思維就會去想，國家規(guī)定2019年7月1日開始執(zhí)行國六排放標(biāo)準(zhǔn)，國五汽車將不能再辦理牌照，這時候經(jīng)銷商、4s店應(yīng)該怎么辦？那當(dāng)然是降價清庫存啦，你降價了用戶當(dāng)然是買買買啦。所以說業(yè)務(wù)思維非常重要，不要死看數(shù)，看死數(shù)。
2.6 大局能力
知己知彼，百戰(zhàn)不殆。作為分析師亦是如此，知己好做，知彼怎么做呢？
那就是競品分析，從競品數(shù)據(jù)及競品策略層面分析對手。
職場上老板也經(jīng)常會問咱們的數(shù)據(jù)怎么樣？
然后你會說大幅增長，形勢一片大好。
老板又問了，競品數(shù)據(jù)怎么樣？
這時候你就傻眼了，不是回答不上來，就是數(shù)據(jù)沒有競品好看。
優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師則會這樣去說：
“我們同比增長XX，環(huán)比XX，競品的數(shù)據(jù)是XX，我們哪些方面優(yōu)秀，哪些不足，接下來應(yīng)該如何如何?！?/span>
這樣一套操作下來，領(lǐng)導(dǎo)會覺得你的工作做到位了，不是一問三不知，也不是自己“閉門造車”。
2.7 專業(yè)能力
數(shù)據(jù)產(chǎn)品如何構(gòu)建埋點(diǎn)，數(shù)據(jù)分析師如何輸出有價值的商業(yè)洞悉報告，數(shù)據(jù)工程師如何優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)建模型如何針對不同業(yè)務(wù)建立最優(yōu)模型，數(shù)據(jù)科學(xué)家如何把大數(shù)據(jù)中的規(guī)律傳達(dá)給BOSS從而影響產(chǎn)品，流程和決策。
2.8 溝通能力
我在面試的時候問的最多的問題是，你覺得數(shù)據(jù)分析師最重要的技能是什么？
對！是溝通，什么數(shù)據(jù)敏感度、增長思維、方法論都是瞎扯，你連話都聽不清楚，說不明白，你能知道老板想要的是什么，你又怎么能把分析出來的價值讓老板知道，所以說排名第一位的能力是溝通！溝通！溝通！
今天給大家介紹的數(shù)據(jù)分析師基礎(chǔ)篇就到這里了，文章向大家講解了如何成為、畢業(yè)即成為、轉(zhuǎn)行成為、打斷腿也要成為數(shù)據(jù)分析師所需要的基本能力及后期的進(jìn)階路線。只要大家方向正確，接下來奧力給就完事了。我們遇到什么困難，也不要怕…干就完啦，沒毛病吧，奧…奧…力給（鬼畜3分鐘）
寫在后面
在這里感謝人人友信的技術(shù)專家李云翔，快手增長專家安寧宇，360數(shù)據(jù)產(chǎn)品張博偉，易車大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人徐彥輝給本文提出的寶貴意見和建議。希望這篇文章可以幫助廣大的運(yùn)營人士，也能夠讓用戶了解平臺運(yùn)營方式，同時歡迎同行與愛好者一起交流學(xué)習(xí)，提出您寶貴的意見。
作者：姜頔
文章來源：人人都是產(chǎn)品經(jīng)理
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