数据分析师自我修养的捷径

随着公司发展规模的不断壮大，企业的经营管理理念不断上升，在这竞争日益激烈的轻工业领域，要想取得辉煌的业绩和高速的发展，取决于领导层的决策。

然而在这数字信息化时代，传统意义上的管理分析和决策手段发生了变化，似乎这一切已经不能再靠旧的思维模式去做决策。所以新的决策手段油然而生，这就是我们常说的 “用数据说话”。数据的分析和统计以决策因素的身份出现在经济、管理和投资等相关领域，是数字信息化时代发展的必然结果。

在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。

优秀的数据分析师是不能速成的，但是零经验也有零经验的捷径。

一、对数据需要有良好的敏感性

数据分析背后是逻辑分析，提高逻辑分析能力非一日之功。如果只想在工作中提高一下，这里提2种捷径：

1.如果你的工作是找问题，那么就拿有问题的数据和没问题的数据做对比，自己归纳总结一下，再分分类，别怕烦，多做几次自然就有感觉了。

2.如果你的工作是找规律，那么记住你找的规律是对工作有价值的，不是搞研究。你只要把公司重点关心的问题列出来，然后想想答案会是什么样的，什么样的答案需要什么样的数据做支撑（正反都有用）就可以了。

二、懂业务知识，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识

这一点算是最难掌握的能力，业务知识是在工作种长期积累起来的。唯一的捷径就是找工作相关书籍查阅，多留意行业信息，多和同事交流工作经验。

三、学会思考，实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析

数据总是在那里，它不会说话，你不仅要基于业务能力理解它，还要学会推演和分析，从中发现规律，迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素，形成自己独创性的见解，所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑没有数据分析。而要形成独特的见解，则来自于个人不断的学习和思考，这里的学习更多的强调是跨领域和专业，思考则更多的强调养成思考的习惯。这里可以参考同业发布的各种类似数据分析报告，试着自己是当事人的情况下，怎么分析这些数据，得到怎样的分析报告，把自己深入到其中。

四、学会沟通

数据分析贯穿BIT、数据、技术、业务整个链条，数据分析师将BIT最终转化成决策者理解的语言，跨越的流程很长，你需要面对不同的岗位，碰到不同的角色，采用不同的语言，表达你的要求和获得你需要的东西，成为数据和业务的桥梁，没有足够的沟通能力很难。

五、自我不断的学习

有几个层面的东西要学，依赖于实际的场景和你希望达到的阶段。最基础的就是要有统计学基础，会数据分析工具。Excel就是基础捷径，它总会给你惊喜！

数据分析这条职业的道路还很长，愿你我共勉！

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