1.1认知篇——数据分析师的价值、定位以及能力

数据分析，恰逢其时

如今，数字化转型已不再是陌生的概念，数字化的便利性正日益深入人心。其中最为常见的应用，就是移动支付和电商购物。
在企业数字化转型中，数据扮演着至关重要的角色。数据流贯穿整个数字化过程，记录下了海量信息。因此，如何从这些数据中提炼出有价值的信息和洞见，成为企业数字化转型过程中不可或缺的一环。因此，数据分析师这个岗位在数字化转型中显得尤为重要。

一、数据分析的价值

作为一项重要的业务工作，数据分析在现代企业管理中发挥着重要作用。通过现状分析、原因分析和预测分析三大作用，数据分析揭示了数据背后蕴含的价值。具体而言，数据分析有以下三种不同的直接价值：

1、提高效率

业务日常运营中，需要进行现状分析，以了解过去的发生情况，但这类分析内容比较固定。因此，我们可以利用技术手段，将数据获取、处理、分析以及报表展示等流程进行自动化生成，从而提高业务的运营效率。同时，还可以根据业务需要，实现基于数据触发的通知或预警，同样可以通过技术手段实现自动化，有效帮助业务提高运营效率并降低成本。

2、赋予能力

数据分析师可以根据管理需要，搭建指标体系，从而制作管理看板，为管理者提供实时赋能支持。这种方式可以让管理者更好地掌握业务状况，及时进行调整和优化，提高管理效率和水平。

3、决策支持

数据分析师可以依据业务的需要，进行深入分析并得出专业结论，为企业提供决策支持。这样的建议可以帮助企业管理者避免犯错，优化决策，并推进企业的长远发展。

二、对数据分析师的理解

作为数据分析师，我们的职业是一项以数据为基础、以技术为支撑、以业务为导向的综合性工作。我们致力于通过技术手段和分析思维从数据中获取有用的信息，以指导和促进业务的正向发展，并最终为企业提供降本、增效、创收以及风控等价值。

为了更好的理解数据、技术以及业务三者之间的紧密联系，我们可以将其比作打靶。数据就像子弹，它们是我们进行射击的原始武器，没有数据我们便无法获取有效的信息；而业务则是我们的准星，它们能够精确定位目标、确定方向，使我们的工作具有更明确的目标和意义；技术则是我们的枪支，它们是我们实现目标的媒介和保障，使我们得以充分利用数据资源，从而为企业创造更大的价值。
在这个过程中，我们需要确保三者高度协调、相互配合，以充分发挥出数据的价值和优势。我们需要不断学习和掌握新的技术和方法，同时积极理解和分析业务的需求和痛点，不断优化和完善分析方法和方案，以帮助企业实现降本、增效、创收和风控等目标。

三、数据分析六步骤及所需能力

在数据分析领域，我们需要具备一系列技能和能力。下面，我们将针对数据分析的六大步骤介绍作为一名数据分析师所需的核心能力和技能。

1、明确目的

这一步很容易被忽略，但却是非常关键的一步。要做到明确目的，我们可以把它拆解成四个任务：场景诊断、转化需求、构建指标以及选择分析方法。
首先场景诊断关键在于弄清楚三个要素：
对象——要分析什么？哪块业务？
关注点——关注什么？现状？原因？还是未来预测等？
目标——要达到什么目的？了解情况？问题诊断？验证猜想？参考借鉴？等
其次将了解到的信息转化成需求：
需求是什么？——业务场景转化分析需求
能不能做？——评估可行性
值不值得做？——评估投入产出比
要做到什么程度？——标定分析深度
然后构建指标，可以基于业务流程、也可以基于业务管理目的等
最后选择或设计合适的分析方法和框架。
而要完成这一过程，需要良好的沟通能力、优秀的理解能力以及清晰的逻辑能力，同时要掌握一定的分析思路和方法。

2、获取数据

需要掌握Excel、SQL、HQL以及Python等技术，在文件、数据仓库、大数据平台、数据中台以及网上等多种渠道中获取数据。

3、数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取以及数据计算。对于小规模数据，我们会用到Excel、Power Query、Power Pivot等工具；而对于大规模数据，我们则需要使用SQL、HQL以及Python等工具对数据进行清洗、转换、整合等操作，确保数据符合分析要求。

4、数据分析

除了上述工具以外，还应掌握一些分析模型和常用算法，并根据问题和数据特点选取适当的方法进行分析，提取有价值的信息，为后续的决策提供支持。

5、数据可视化

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图、 金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。所以需要掌握图表用法，并熟练使用一两款BI工具，例如Power BI、FineBI、Quick BI等，使分析结果更加直观易懂。

6、撰写报告并进行汇报

首先要有好的框架、 然后要有明确的结论、 最后要有建议或解决方案。根据最常用的输出方式，需要掌握PPT和WORD等工具的制作能力，以及良好的表达能力。因为需要将分析结果清晰明了地呈现给相关人员，使他们更好地做出决策。

综上所述，数据分析师在企业数字化转型中扮演着重要的角色。他们通过技术手段和分析思维，从数据中获取有用的信息以指导和促进业务的正向发展。为了成为一名成功的数据分析师，需要掌握一系列核心能力和技能。希望随着数字化转型不断推进，越来越多的人能够加入到这个领域，我们一起同行，通过数据分析创造更大的价值，让生活更加美好！