数据分析师未来最好的岗位数据分析方法五种 _大数据

开局一张图[狗头]
咱打工人要想进步，最关键的不只是努力，还要选好领域、明确好目标。怎么选择行业领域，咱们放在后续聊；今天先重点聊聊这个目标到底具体该是什么样。数据分析师们坐稳扶好，发车：
一、概括来说，理想的数据分析师应该是“桥梁”
很多朋友都对数据分析师这个岗位有太多不切实际的幻想，比如这个岗位特别需要技术、适合女生、不需要太多跟人打交道、越老越吃香。
但现实呢？面试造火箭入职拧螺丝、天天SQL日日EXCEL、产品运营技术都是爸爸、大龄高压线一样存在
问题出在哪儿？出在定位上。公司只是需要一群人应用数据分析这项技能、通过数据分析这个方法，来降本提效or辅助决策。我们划一下重点：降本提效or辅助决策作为目标，这才是重点；而是否必须是数据分析师这群人，甚至是否一定要用数据分析这种方法，其实都不一定！
要是产品经理都具备岗位要求描述的那种数据分析水平，要是运营、市场有足够的经验可提供思路，那没有数据分析师也是完全可以的！不过好在，产品经理招聘JD上的能力要求更多是理想，运营、市场的经验也时常在变幻莫测的市场行情下失灵，公司需要数据分析师来弥合这些gap，不仅仅是补缺，更是把数字与业务连接起来。
数据分析师的价值在于“桥梁“ 。或者换个角度来说，未来很长时间里，最有价值的人才都是桥梁型人才，他们可以帮助两个or多个领域建立起连接
比如说，很多搞算法研究的同学，对应用场景的兴趣和敏感度都没产品那么高，有时候就会陷入自己的小世界，要是赶上产品经理再没经验，就会导致开发出来的东西落地效果不佳。但如果你既有很好的算法基础，又有足够的业务敏感度，能够直奔清晰明确的目标去研究开发，保证最终落地的效果很好，那他应该大概率就是算法团队的了
数据分析师也一样，我们缺乏的往往就是这种做桥梁的意愿和能力，导致自己孤立在数字与代码中，苦苦求索而体现不出价值！
二、具体来说，可以从9个维度拆解目标模版
之前很多数据分析师同学问过我，到底该怎么精进自己？我一般都概括的回答：像个产品经理一样要求自己就ok了。但想了想，又觉得这个建议还是不太有操作性，于是结合近期的阅读，总结了如下9个能力维度，作为数据分析师的理想模版，也是通向“桥梁”的可行路径
1、业务知识
有啥用？
能够通过数据分析，满足产品、运营、市场等部门的需求
能将非结构化的业务问题，转化为以统计分析方法为基础的解决方案探索框架
能从战略和战术的角度，参与那些能够对组织产生影响的决策
怎么办？
熟悉所在产品线or业务线的人物角色、分工和流程
掌握所在公司的黑话和术语（用不用单说，但起码得会）
能从宏观角度审视自己所做的业务在公司中的战略价值，并清楚自己的分析产出能对业务有什么实质性的帮助
熟悉所做事情面临的各种可能的限制条件，比如政策限制、公司内外部利益牵扯关系等
掌握合作业务方中重点角色对数据的态度看法，必要的时候能通过关键人物获取关键信息
2、分析思维
有啥用？
基于项目目标，应用数据评估某个假设
通过统计分析找出相关性和依赖性
通过审查结果确定对项目的影响
通过倡导分析来提升业务价值
沟通传递数据洞察的结论
怎么办？
在开始分析数据之前，确定需要解决的问题
采用结构化的方法设计问题，让这个问题可被量化分析

数据分析师未来最好的岗位 数据分析方法五种

数据分析师未来最好的岗位数据分析方法五种