敲黑板！数据分析师的基本素养

数据分析师应具备的能力

用 KSA 模型来归纳

• 知识（Knowledge）：Excel、SQL、可视化工具、统计学
• 技能（Skill）：工具的熟练运用、商业模式与业务流程、问题界定与拆解、指标体系的理解、分析方法的应用、报告呈现
• 能力（Ability）：沟通与表达能力、学习能力、逻辑思维能力、结构化思考能力

其中 懂业务、会拆解、重指标 是三大核心技能！

数据分析师的日常对接

数据分析师的职业发展

• 商业数据分析：小白 $\to$ 初级数据分析师 $\to$ 高级数据分析师 $\to$ 数据产品经理 $\to$ 数据运营经理 $\to$ 事业部负责人 CEO
• 数据科学：小白 $\to$ 初级数据分析师 $\to$ 高级数据分析师 $\to$ 数据挖掘工程师 $\to$ 数据科学家
• 业务数据分析：小白 $\to$ 业务专员 $\to$ 高级业务专员 $\to$ 业务主管 $\to$ 事业部负责人CEO

数据分析的五个关键环节

1. 界定问题：将原本简单的业务需求背后的原因挖掘出来
2. 收集数据：根据业务问题确定所需要的数据维度
3. 数据清洗：检查数据中存在的问题并进行处理
4. 数据可视化：通过可视化图表呈现数据的结构和关系
5. 数据建模：建立数据分析模型，对业务的发展进行评估与预测

问题诊断框架

• 问题界定
• 问题拆解
• 提出假设
• 分析验证
• 得出结论

数据报告