商业分析能力是怎样炼成的？

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作者：接地气的陈老师

链接：https://www.zhihu.com/question/20603837/answer/285586650

来源：知乎

作为一个从一线摸爬滚打上来的老兵，补充一些个人心得：

曾经数据分析师是一个被严重低估的岗位。在我12年前本科毕业的时候，做分析是件相当没前途的事。我本人读的是应用数学系。那时候一流的学生做金融，二流的去宝洁、IBM这种五百强，三流的进各大银行三大运营商的IT部，四流的做软件开发，不入流的人才去做什么数据分析。在那个年代，腾讯还是一个年收入30亿的小公司，百度刚刚崭露头角，阿里还不知道在哪里。华为，好像华为和数据没啥关系……

在这种大环境下，我果断的读了研究生。不争气的转了管理学。进入文科生的世界以后才发现，原来本科读个数学专业是这么霸气，想水个管理学/经济学的论文简直太easy。只需要找到一篇底稿，修改一下研究假设，派个问卷，然后几十行代码往lisrel里一丢，就基本大功告成。如果输出模型检验值通不过，还能通过数据加权，合成变量等手段合理合法的改数据，改到OK为止。以上做法虽然为正儿八经学习的同学们所不耻（确实很无耻，同学们勿学），但是却是应付差事的利器。类似的还有利用SPSS做因子、聚类分析，用Eviews做经济学模型，虽然过程经不起推敲，结果却看起来像那么回事。

那个年代还没有调参侠这个称呼，因此没有人当头棒喝给我那么一下，告诉我这种二半吊子做法会有什么危害。两年水来水去的生活，让我饱受同学们好评与老板们喜爱。于是不知天高地厚的，以为做分析真的就是模型一套数据一堆就搞掂了。在找实习的时候恰逢经济危机，甲方企业普遍缩减用人，于是找了个咨询公司试试伸手。没想到一试效果还行，很受领导同事的喜欢。就这么阴差阳错的绕了一个大圈以后，我又回归了数据分析的行列。

真正工作以后做的数据分析，和目前流行的数据分析基本是两个概念。确切的说，应该是更偏“分析”而不是数据。基础的数据整理、跑SQL、问卷统计等等并不需要我处理。一来当时有技术小哥帮我做这些事情，二来当时的任务是要面对客户老板。在2010左右，大企业的ERP