3组技能决定数据分析师是否skr

最近接到了不少大学生的电话，我认为有必要写给未来即将入职数据分析师的你们。3组技能决定你的数据分析师职业生涯是否能够更好的发展。三组能力分别是基础技能、业务理解能力以及思维能力。

01

基础技能

扎实的理论基础+分析工具的使用

（1）理论：管理学原理、应用统计学、结构化思维、所属行业理论知识

（2）工具：SQL、Python、Excel（PS:SAS应用于金融领域比较多，R语言和Python精通一个即可，Tableau\Power BI会一个即可）

想要入职数据分析师，首先基本门槛会以技能工具作为考量，目前互联网公司主要要求SQL、Python\R语言，Excel，在日常工作中Excel应用的其实还是比较多的。

对于理论知识，我们也是有必要学习的，理论通过工具实现应用的价值，我们要知原理，要在乎行业特点，要懂得管理常识以及结构化思考，这是我们成长的规律。

02

业务技能

深度了解垂直行业的业务知识，

洞察影响因素

所有底层技能的东西是逻辑，类似编程学习，语言学习，将词汇按着逻辑表达即应用。

数据分析师的成长，离不开对于业务底层逻辑的深度思考，这种思考决定了数据分析师价值的高低。

一个组织的目标是成长，成长就需要避免受伤和持续茁壮，那么数据分析师成败在于对业务的理解。

例如用户分析：

你会套用各种理论，例如AARRR模型，北极星指标等，你讲数据分析指标设计的特别好，但是随着投放数据的增加，转化效果不是很好，可能原因都是什么？

1）不同产品的发展阶段，看的数据不同：

产品早期在乎第一功能，我们要判断界面、业务设计哪些具备效用，我们要判断用户对颜色偏好、文案的偏好等等；

2）数据提升，复用运营手段漂亮的数据不在继续

假设检验的前提是深知所有影响因素，我们的判断不能浪费，支持所有运营的决策，需要非常强悍的理由，进行A\B测试要注意很多细节，我们收集数据和分析数据的过程，要做到应用的级别，对于专业要深谙到骨髓。

03

思维能力

有数据思维

学会如何通过结构思考的方式处理业务，并且懂得如何平移你的理论知识。

数据=信息，量化人体感官所有接受的信息，数据分析本质是支持管理决策，数据化管理是将之后1周、1月的报表，变成了实时的监控。经验的总结变成有理有据，所以所有的管理者都需要具备数据思维，判断成长的因子和哪些影响因素相关，判断业务的衰退和哪些因素有关，分析、假设、验证、趋势、聚类、相关、匹配，数据分析的过程，本身就是通过技术手段，加快我们的判断。

作为数据分析师，本身就要具备更完备的思维方式，进行逻辑思考。

10年前在撰写学术论文的时候，在处理用户行为数据的时候，用到SPSS、Amos，10年前国外的咨询公司还风生水起，现在纷纷逃离CBD，时代的变化，让数据更多，更健全，更具备价值，成长在这里是适应和生活，而不是生存。底层的逻辑和业务的理解，是所有人都要具备的，新的技术手段，只要有效用，就要迅速掌握，对于应用来说，理论只会越夯实，技术只会越方便。

所以，加油，数据分析师，我们会越来越skr。