本文探讨了在面对问题时如何构建数据指标体系进行深入分析，强调数据敏感性和逻辑推理能力的重要性。通过数据可视化提炼行业规律，并能够用故事形式传达分析结果，影响决策。同时，了解分析的ROI，合理分配资源，以及掌握取数的本质，是成为高级分析师的关键。此外，简化复杂数据，聚焦关键信息，是提升分析效率的有效途径。
1：遇到问题，能搭建数据指标体系来分析问题
：面对问题，可以给出一套数据分析的指标体系，而不是直接说离散或片面的数据维度。可以看别人的思路 学习。底层逻辑还是OSM，只不过你SM能像想多少 就是你对业务的理解程度。
2：数据敏感性强
：强的数据敏感性，希望你真的可以慢慢培养了 长期看数据了！
3：逻辑推理能力强
：很强的逻辑性，看大量别人的数据分析报告，来培养
4：能够从数据中提炼规律
：数据通过可视化变成信息，研究这些信息，发现和记住 行业的知识和规律
5：讲故事
：不仅仅是通过数据分析，给到建议策略；还能通过数据 协作部门之间的沟通，还能影响他人。
：影响他人就是 能够把你的分析报告讲的逻辑完整，故事深刻。
6：做分析前 就知道这件事的ROI
：不是所有事情都是全面分析的？对吧 但是你如何做到呢？
：你要知道全局，你要知道对方真正想要什么，你要知道需要哪些资源 和哪些人合作；然后决定你投入多少。
7：指标体系+报表+分析报告+取数
：指标体系：不同等级的分析师 指标体系可能都懂，但是指标之间的关系，和推动业务理解的能力 有差异。
：报表：是不是真能发现问题 很关键
：分析报告：这不多说了
：取数：高级的会更多关注需求的本质，沟通后才取
：学习高手如何做事的。
8：由繁到简
：全面检查-大盘一看，找准要害。初级看所有数据，仔细分析；高级扫所有数据 能够分析重点。
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