作為一個(gè)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域浮沉五年的從業(yè)者，筆者將結(jié)合自己的經(jīng)驗(yàn)，為我們分析初級數(shù)據(jù)分析從業(yè)者該如何進(jìn)階？

整理了一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方向的淺顯介紹，希望能讓更多局外人知道這行的內(nèi)容，不被無良商家營銷洗腦。

就從這5個(gè)方向，蜻蜓點(diǎn)水地科普分享下吧：

01 一個(gè)從業(yè)者的自白

做了5年多數(shù)據(jù)方向，一直在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。從苦逼的分析師，到后來看起來高級的做策略，到正式轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，以及最近跳槽變成風(fēng)口的豬——AI產(chǎn)品經(jīng)理。自我感覺職業(yè)生涯的主線一直都在，同時(shí)又有不同的角度，對數(shù)據(jù)分析這個(gè)事兒可能會有不同于別人的一些看法吧：

這里以問過一些想轉(zhuǎn)行的小白的回答為例：

• 有人是因?yàn)樽苑Q社恐，覺得數(shù)據(jù)分析只需要跟數(shù)據(jù)打交道就好了；

• 有人信了網(wǎng)絡(luò)營銷課程，覺得這個(gè)方向會有高收入；

• 有人覺得數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)決策，想想就有存在感；

• 有人覺得這是一個(gè)越老越吃香的崗位。

以上看法的正確性如何呢？

后續(xù)的介紹中自會解答。

02 數(shù)據(jù)分析到底是啥

接著咱們再換個(gè)角度，看看企業(yè)是怎么定義數(shù)據(jù)分析的。我在拉勾網(wǎng)上用這個(gè)關(guān)鍵詞搜了下，同時(shí)限制在3～5年的工作經(jīng)驗(yàn)，以便排除掉一些特別高階的崗位。

根據(jù)崗位描述，大部分可以歸成4類：

1. 數(shù)據(jù)挖掘方向是一個(gè)比較偏技術(shù)的活兒，要求會各種看起來很高深的工具和語言還有算法，但其實(shí)他們也經(jīng)常自嘲為“調(diào)包俠”、“高級工具書應(yīng)用者”；

2. 業(yè)務(wù)分析是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中數(shù)據(jù)分析的主力軍，要求你不僅懂?dāng)?shù)據(jù)有邏輯，還能給業(yè)務(wù)出謀劃策，類似軍師智囊的定位。

3. BI報(bào)表方向是一群SQL boy/girl，他們本來目標(biāo)是商業(yè)智能工具，但實(shí)際被要求成了人肉取數(shù)機(jī)，或者數(shù)據(jù)底層清道夫；

4. 還有一個(gè)方向之前沒注意到，就是數(shù)據(jù)分析+職能方向，比如財(cái)務(wù)、HR。

看來看去，還是看看數(shù)據(jù)分析從業(yè)者眼中的自己吧。他們?nèi)粘６荚诟陕锬兀?/p>

日常監(jiān)控占絕對大頭、效果評估其次、業(yè)務(wù)決策和專題研究占比最小。但其實(shí)在數(shù)據(jù)分析鵝們的心中，多么希望這個(gè)比例是倒過來的??！

為啥呢？

等你知道了每項(xiàng)具體是干嘛的，你就有答案了。

日常監(jiān)控，就是各種時(shí)間節(jié)奏的報(bào)告。從人肉寫就的EXCEL、WORD或郵件形式的日報(bào)、周報(bào)、月報(bào)，到開發(fā)出自動化工具后解放勞動力，讓業(yè)務(wù)方自己看數(shù)據(jù)。一旦某個(gè)指標(biāo)出現(xiàn)的漲跌，就要第一時(shí)間分析原因，給出合理的解釋。很日常、很瑣碎，經(jīng)常會打斷數(shù)據(jù)分析鵝的時(shí)間。

效果評估，相對日常監(jiān)控更全面系統(tǒng)一些。往往是針對某個(gè)產(chǎn)品的新功能、或者某個(gè)運(yùn)營活動、甚至是一個(gè)新上線的策略算法。需要先基于對業(yè)務(wù)的了解，搭建一套完備的指標(biāo)評估體系，最關(guān)鍵的就是大家都能認(rèn)同這個(gè)評估標(biāo)準(zhǔn)；然后按此標(biāo)準(zhǔn)去采集數(shù)據(jù)，最終量化科學(xué)的評估。

業(yè)務(wù)決策是很多數(shù)據(jù)分析鵝的掌上明珠，但一年也做不了幾次，因?yàn)榇蟛糠謺r(shí)間都花在日常監(jiān)控和效果評估上了，而且真正的方向性的決策是高價(jià)值的活兒，如果產(chǎn)品經(jīng)理他們做的了，又豈肯讓他人染指呢？

這里用電腦關(guān)鍵舉個(gè)例子，為了在存量時(shí)代提升用戶數(shù)，不得不開源節(jié)流，而且往往更重點(diǎn)在截流。

大部分時(shí)候，業(yè)務(wù)決策只需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析知識，日常工具其實(shí)就是SQL+EXCEL+PPT，只有少量情況會動用機(jī)器學(xué)習(xí)這把屠龍寶刀。輸出的內(nèi)容都是實(shí)打?qū)嵉目刹僮鹘ㄗh，至于是否采納，有時(shí)候就隨緣了。

專題研究既可以是一份完整的行業(yè)分析報(bào)告，也可以是一個(gè)具體的模型算法策略

這里稍微解釋下算法和策略的差異：

打個(gè)比方，搞算法的是種菜的，搞策略的是炒菜的。炒菜的雖然不必要知道這盤菜里的每個(gè)組成元素是怎么種出來的，但需要對它們的特點(diǎn)有所了解，基于這種了解把它們組合在一起，形成最終的一盤菜。

這里是拿搜索場景舉個(gè)例子，利用搜索數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)一個(gè)競品識別模式。

03 數(shù)據(jù)分析需要具備哪些能力

我們已經(jīng)從各種角度了解了數(shù)據(jù)分析了，接下來就是看看到底需要具備哪些能力了。按照剛才介紹的日常工作項(xiàng)，對應(yīng)著看不外乎就是工具的使用、方法論的總結(jié)、對業(yè)務(wù)的理解和在企業(yè)中做人做事了。

我對每項(xiàng)能力都有些不成熟的小建議：

• 工具是最顯性化的，所以很多營銷培訓(xùn)重點(diǎn)都在此，但其實(shí)它越到后來越不那么重要；

• 方法論的話，就簡簡單單的對比、細(xì)分、溯源用好了，就能解決很多問題了；

• 業(yè)務(wù)理解也是，數(shù)據(jù)分析不存在埋頭搞技術(shù)，脫離實(shí)際生活的技術(shù)是無用的；同樣，這個(gè)崗位不可能是一個(gè)孤島。

04 如何快速成長

重點(diǎn)推介《商業(yè)模式新生代》+《用數(shù)據(jù)講故事》，前者可以幫助理解商業(yè)、讓你更明確自身工作的價(jià)值；后者是本很有產(chǎn)品思維的數(shù)據(jù)可視化入門書，自始至終傳達(dá)的概念都是面向受眾的數(shù)據(jù)可視化，而非炫技或自娛自樂的作圖.

如果說剛才那些都是招式的話，那量化分析問題、合理運(yùn)用工具、高效傳達(dá)結(jié)論就是我個(gè)人對數(shù)據(jù)分析核心能力的抽象總結(jié)了，具體的我也不贅述了，都在圖里了。

05 朝陽or夕陽

最后可以聊聊數(shù)據(jù)分析的未來，我的觀點(diǎn)就是：如果你拿它當(dāng)一個(gè)崗位，那么它其實(shí)是可被替代的——80%的業(yè)務(wù)分析其實(shí)都可以被數(shù)據(jù)產(chǎn)品固化下來，剩下20%的工作才是真正需要人來做的。

但如果你換個(gè)角度，把它當(dāng)成一種能力，就像互聯(lián)網(wǎng)+這個(gè)概念一樣，形成一種數(shù)據(jù)分析+的概念，那么它就能接近永生。

最后，如果你問我數(shù)據(jù)分析都有哪些發(fā)展路徑，我不敢胡說些自己道聽途說的，我只能以自己的經(jīng)歷舉例。如果你一直在數(shù)據(jù)這個(gè)方向上，那么上述路徑可供你參考。我個(gè)人體驗(yàn)一路走來還是不錯的，因?yàn)樗袚?dān)的責(zé)任越來越大了。

最最后，歡迎理性討論交流～

本文由 @鏟屎大將軍 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理 

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議