今天想写这个文章，是对我所见所闻的梳理，作为一个在数据领域从业近10年的老人，我开通头条号及公众号以来，拥有了庞大的粉丝群体，也让我接触到了这个行业各式各样的人群，以及来自粉丝们的五花八门的问题。

数据分析初学者的常见问题

日积月累，也让我形成了一套自己的认知体系，对数据分析有了一定程度的认识。在我的经历中，经常会有一些伙伴问以下两种问题：

1、小白类

• 我要想入行数据分析，应该从哪里开始学？
• 想成为数据分析师，我要学习那些技能、掌握那些工具？
• 我没做过数据分析，数学特别不好，能学好吗？
• 我学的是文科专业，能从事数据分析师吗？

2、迷茫类

• 做了好几年数据分析，感觉看不到以后的晋升线路？
• 我对数据分析有一定了解，如何快速用到我现在的职业上
• 从事运营、产品的工作，看过和做过一些数据分析，但不专业，能不能成为专业分析师
• 以后数据分析师会不会发展不好，未来潜力如何？

但无论是小白类还是迷茫类，我们都要清楚的认识到数据分析师到底是干什么的，在职场中他们到底有什么不同，只有了解了这些，以上的疑惑才能迎刃而解，我们常用的分析思维就是拆分，就好比乐高一样，有很多小积木组合，只要我们理解了这些小积木的形状，我们也就能搭建起自己的梦想。

数据分析师类型划分

常见的几个数据分析师划分主要包含以下这6大类，当然每一类其实也有自己的层级，我只是做一个简单的区分，让大家有一个基本的概况：

1、A类：商业分析师

1）特点：上手快、深入难

2）主要的工作：帮助业务、市场以及管理层做一些数据的洞察，还原数据的本质，讲述数据的故事，要很清楚的了解市场要什么？用户爱什么？

3）需要掌握的：

• 硬性技能：SQL、EXCEL、PPT
• 软性技能：表达能力、视觉思维、逻辑性强、思维清晰，特别是沟通能力！
• 掌握的方法论：ABtest、AAARRR、SWOT、RFM、28原则、5W2H等
• 掌握的统计学：常规统计指标（均值、中位数、分位数、T检验等)、回归、聚类、因子、决策树、逻辑回归等，这些足够了
• 加分项：图表可视化、结构化思维、金字塔原理、千万级数据处理经验（这类一般1年遇不到几次）

4）适合人群：文科类、运营\产品转岗类、不喜欢编程、不善于研究算法的同学

5）以后发展：业务负责人、独立咨询师、管理层、战略分析师、团队领头羊

6）核心：不一定技术强、算法掌握牛，但一定要能深入行业、深入场景

注意：掌握一些宏观数据的获取方式，没事的时候多收集一些，自己根据所在行业而定，从事互联网或者移动互联网的话，最好掌握一种自助式BI工具，比如Google Analytics、FineBI等。

2、B类：炮灰分析师

1）特点：啥都要学，最累、干的你怀疑数据分析的价值

2）主要的工作：协助业务或者上级完成一些常规的需求，这类一般是别人要什么，我们做什么，但是在不同的行业，不同的部门做的事情差异还是很大

3）需要掌握的：

• 硬性技能：SQL、EXCEL、PPT、python\spss\R任选其一，根据场景而定
• 软性技能：沟通能力、抗打击能力、加班能力、数据管理能力（数据库和数据字典）
• 掌握的方法论：ABtest、AAARRR、SWOT、RFM、5W2等，不知道也能干
• 掌握的统计学：常规统计指标（均值、中位数、分位数等)、回归、聚类、因子、决策树、逻辑回归等，这些足够了，但基本高级的模型用不上，定位决定
• 加分项：听话能力、擅长各类工具的应用，能快速响应需求方的需求
• 突破：要自己根据环境主动参与一些讨论，承担一些从无到有的分析，从被动变为主动

4）以后发展：纯正数据分析师、数据产品经理、数仓人员

5）适合人群：都可

3、C类：数据分析师

1）特点：独当一面、战斗力极强、对企业决策者有一定的影响

2）主要的工作：除了被动的常规分析外，还要能主动发现业务存在的问题，会用数据找事，梳理业务发展与指标体系之间的关系，从日常监督分析开始，更多的是专题性的分析，无中生有

3）需要掌握的：

• 硬性技能：SQL、EXCEL、PPT、python\spss\R任选其一，tableau\FineBI\powerbi，也要懂一些市面上流行的数据产品
• 软性技能：沟通能力、表达能力、逻辑思维强
• 掌握的方法论：ABtest、AAARRR、SWOT、RFM、28原则、5W2H，用户及产品生命周期等
• 掌握的统计学：常规统计指标（均值、中位数、分位数等)、回归、聚类、因子、决策树、逻辑回归、机器学习等，这些足够用了
• 加分项：图表可视化、PPT展示、系统性思维、在行业有很多认识和沉淀
• 要点：算法、技术、工具、业务混为一体，样样都要懂
• 总结：这类目前市场上很紧缺，被称为稀缺动物

4、D类：BI工程师 分析师中的程序员

1）主要的工作：和数据的ETL打交道多，主要做数据规范、数据仓库、业务需求报表开发、多维度呈现等

2）需要掌握的：

• 硬性技能：数据库技术、数据仓库、Informatica, Datastage，Kettle，还有一些厂家的展示产品Business Objects, Cognos，常用梳理工具
• ERwin、echarts等
• 软性技能：理解能力、表达能力、思维缜密
• 掌握的方法论：无，基本人家让干啥咱干啥
• 掌握的统计学：常规统计指标（均值、中位数、分位数等)、回归、聚类、因子、决策树、逻辑回归等，
• 加分项：技术过硬，有过大型BI建设经验，既能干DBA又能干BI、视觉思维
• 突破：这些人比一般的数据分析师更懂底层，缺少的只是与业务的融合，看自己的定位了
• 总结：绝对的苦逼，容易吐血那种，常常怀疑人生

3）发展线路：CTO、项目经理、产品经理、平台负责人等

5、E类：算法工程师 就是你们班技术最强的

1）主要的工作：做算法、搞研发、创新算法

2）需要掌握的：

• 硬性技能：数据库技术、hadoop、python、R、spark等等
• 软性技能：理解能力、表达能力、思维能力
• 掌握的方法论：懂一些常见的即可
• 掌握的统计学：各种算法都要精通，而且在不同的场景下，要自己开发新算法
• 加分项：算法很熟悉、技术没得说、学历高
• 总结：工资高、压力大，经常断片

3）适合人群：名校对口专业毕业，没办法人太多，某宝从国内top已经要求全球TOP了

数据分析行业必备能力

了解了这些数据分析师的百态之后，该如何入门的问题相信也会得到解答，我们一起来探讨一下数据分析师所需要掌握的那些能力，我总结出了以下7点和大家分享。

1、基本工具应用的能力

Office的三件套是必备的，特别是（excel、PPT），但所有的excel、ppt功能都要学习吗？显然不是，很多人在这个上面浪费的时间太多太多了。

• 对于excel来讲，基本的函数（加减乘除、条件筛选、匹配函数、透视表、图表）就足够了，VBA对基础业务人员来说可以放弃。
• 对PPT来讲，不要把自己打造成为一个专业的PPTer，PPT对于分析师来讲，唯一的核心就是展示，因此基本的操作就足够了，可能当入门的时候，你连打开PPT 的机会都没有，就是提数

2、专业工具使用

这一块能力主要分为2个方面，数据分析与处理和数据展示。

比如不善于编程的同学可以选择spss、clementine，也可以尝试玩玩kettle，不讨厌编程的话建议直接去学习python、R。

相对来讲，专业对口的学起来用起来顺手一些，学哪个工具都可以，一般的招聘都是掌握一种就可以，所以不要逼着自己去学不顺手的工具，浪费时间，投入产出比太低。

另外就是可视化的，其实excel就是一个最基础的可视化工具，简单易用，场景多，如果想要可视化分析效率更高，建议掌握tableau、FineBI之类的一种BI工具，现在很多企业都在用商用BI软件了，如果可以提前知道要去的企业应用的哪种，可以重点学习一下。

3、发现问题的能力

这是一种很重要的能力，可以塑造自己从被动转为主动，这需要我们有足够的知识储备和业务的沉淀，你才有发现问题的资本，而不是让人家觉得你在找茬。

4、解决问题的能力

数据分析不但要展示过去、现状、未来，更重要的是遇见问题的时候能告诉大家为什么会发生、为什么是这样，而不是凭我们经验去想当然地下结论。

5、行业洞察能力

行业的洞察力不是靠阅读文章的数量，看书多少本来决定的，虽然之前存在一定的关系，但不是纯正相关或者因果关系，而是要依靠咨询公司的那一套方法论去不断的模仿、思考、复盘的。

6、创新的对应方案

知道了事情的来龙去脉，能不能站在用户体验的角度设计出一套，记住自己分析数据、呈现数据的时候不仅仅是数据，而是一群人的行为趋势。

比如你要开一个陕西面馆，你能否根据用户的数据打造出一套引导改变他们习惯的面馆，而不仅仅是影响。

7、数据的解读能力

经常看一些小伙伴写的分析报告，出现最多的就是同比、环比，而同比、环比之后在没有任何的描述，这时候你描述的只是一种数据的状态，并没有把数据背后的故事讲清楚，比如什么原因引起的？你是从哪些角度分析发现的？这样的报告很难带读者到你的思维世界

许多人在数据分析入门时往往忽略了数据分析的本质，把太多的时间和精力放在了基本工具、专业工具方面。即使你的工具使用、编程能力不强，但只要你可迁移的能力很强，企业都会要。当然不是说大家不要投入时间去学习工具，而是建议不要投入太多的时间，比如学习excel，有的人要连续学习好几个月，其实一周足够了！

很显然在目前的信息时代，借助类似于FineBI的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。

备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是帆软BI软件——FineBI。

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