1. 什么驱动了我做一个数据分析师？
最开始决心进入数据分析，大概是快一年半前的事情了，当时的认识大致是这样的：
- 世界是由信息构成的，一切皆可计算，物理世界最基本的单位是原子（或者更小），现实世界则可以被解释成信息，通过这个角度看世界是很有意义的，观点主要受研究生导师的影响，记得开学没多久就送了我们他写的这本书：用计算的观点看世界，有兴趣的同学可以买来看看。
- 数据是未来的金矿，非常重要，数据分析师这个职业很有发展前景。
于是就一脚踏进了数据分析师这个行业，虽然列了上面2个原因，但是回想起来，始终觉得第一个原因是最重要的。这是不是说明了我更偏向于理想，而非现实，哈哈哈，可能也是有情怀的人吧？
导师的这些思想没有引导我们走向学术的康庄大道，却误打误撞的影响了我的职业选择。
2. 数据分析师初印象
刚进去数据分析领域时，看了一些微信文章，数据分析师总是被冠以各种头衔，比如：十大最有前景的职业、最性感的职业等等；看完之后觉得各种牛逼哄哄。觉得数据分析师是全能的，啥都能干，工作内容肯定是高大上，一个决策能够带来巨大的影响，能为公司带来巨大的价值等等，各种美妙的遐想。
然而，在初期做了几百个需求之后，你就会发现，数据分析师既不高大上，也不性感，巨大的价值更是相聚甚远。
不过随着各种基础设施不断完善以及工作不断优化，慢慢的有了时间做更多被认为更有价值的事情。
目前工作主要分为以下4类：
- 报表
- 临时需求
- 分析需求
- 项目
前两项占比会越来越少，后两项占比会增加。
大部分人都会认为后两项是最有价值的，前面的工作是机械而无聊的，在很长一段时间里，我也是这样理解的。
3. 对数据分析师的再认识
数据分析师最重要的能力就是：分析问题，解决问题。相比于其它岗位，比如运营、产品经理、项目经理等，只是多了数据这个工具而已，仅仅是多了数据的视角。
让我们再来看看这四项类型的工作
- 报表
一般认识：
用来监控某项业务的数据变化情况，能够反映出日常指标的变化。
再认识：
可以看作是最好的系统而全面的了解业务的机会
毕竟要通过这张报表监控各项业务
也可看作是对业务方思路的了解和分析
比如这些问题：
这些指标是怎么定出来的？基于那些因素？
这些指标是否都是必要的？删掉某个指标有何影响？
也可以看作是设计一款产品的机会
比如像这样问：这个报表做出来，能解决哪些人的哪些问题？怎样最方便用户接受？
**一个报表做下来，你了解了业务，弄清楚了业务方的思路和想法，清楚问题内容和范围，然后结合自身对数据的理解去设计解决方案，然后将它实现，这时候你还是所谓的数据分析师吗？
**
- 临时需求
一般认识：
从数量上来看，数量最的多就是临时需求了，各种奇葩的细节数据，多如牛毛，似乎永远都做不完的样子，此时的你似乎成了数据提取机器。
再认识：
这是许许多多沟通的机会
临时需求来自于不同部门，范围广泛，可以和不同部门的不同同事沟通交流，了解他们的想法
这是许许多多次思考的机会
每一个无理的需求身后必然有一个错乱的思考，找到这些错误，可以当作一件乐事，可以训练自己清晰的思维
合理的需求就不必说了，可能会启发你对这些指标的新认识。
随便来几个问题，比如：
为什么要这个数据？目的是什么？能解决什么问题？
有了这个数据能产生什么价值？没有又有哪些损失？
沟通和思考，在需求中随处可见
- 分析需求
一般认识：
这才是数据分析师应该干的活，对一个问题的分析，写成一份报告，一个报告产生巨大价值，影响决策。
再认识：
分析需求＝正确的思考＋临时需求集合（收集各种数据）＋可视化
最重要的就是正确的思考，知道怎么去找问题的答案，答出来后，然后讲出来（可视化：你的思维的展现）。
解决问题的能力，讲故事的能力在分析中不可或缺
- 项目
一直认为项目这个词没太大意义，概念的定义极其模糊，似乎什么都可以叫项目。先给一个我自己的定义：所谓项目，就是需要一群人配合，在一段时间（一般至少一周以上）内一起努力，共同解决一些较为复杂或者是长期未得到解决的问题。
再认识：
使用各种方法解决问题，拿到结果。
其中需要分析的问题也很多，比如：
这个问题怎么变得复杂的？复杂在哪里？为什么这个问题长期未得到解决？解决这个问题最主要的因素是什么？等等
发现没，还是解决问题能力
数据分析师最终还是分析师，数据只是解决问题的一类视角，解决问题的视角有很多，数据分析师多了数据的视角，但是还有其他的视角是否健全决定了最终是否是大师。
数据是一把好剑，拥有一把好剑可以增加一些功力，但真正行走江湖的武林高手往往是内功深厚的人。
至于什么是解决问题的能力？下次再议。