10年老分析师：数据分析不只是一个岗位，更是一种职场必备能力

从事数据分析十年以来，我越来越感知到数据分析的学习与成长从来都不是纸上谈兵，不是理论空谈，也不是拿工具说事，而是不断在实践中迭代理论、磨炼经验。

近十年来，我先后在零售、电商等行业工作，一直专注钻研数据分析，包括数据分析技术、业务赋能、数据分析平台建设，以及数据分析团队的组建与管理等。

在整个过程中，我主导搭建过企业数据底层架构，通过统一化业务系统数据资源，从数据提取、集成，到数据清洗、加工、可视化，实现了一站式分析，帮助公司解决了数据混乱、业务系统孤岛等“老大难”问题。我也曾主导搭建上层 BI 项目级应用，让企业实现了营销模式全覆盖和数据流通。

实践的过程，就是我个人历练成长的过程。这一路走来，我在数据分析领域积累了丰富的业务经验和踩坑经历，并越来越深刻地感知到数据分析的重要性。

数据分析能力在不断“破圈”

任何岗位都要体现自身价值，数据分析最重要的就是给企业和业务带来价值。不过事实上，从我接触的数据相关的同学来看，大部分却专职做着利用 SQL 取数、写数据报告等枯燥、机械、低价值感的工作，导致自己越做越没动力。深究其原因，很重要的一点是：只是被动完成需求。

我刚开始做数据分析的时候，也是完全被动地接受来自业务和 IT 部门的需求。比如帮业务人员取一些零售数据等，但是怎么从客户维度、销售维度、门店维度去分析差异数据，该怎么做客户画像、产品规划、投入预算等，却不是随便跑跑 SQL、做几张 Excel 报告就能够完成的。只有真正挖掘数据背后隐藏的价值，才能够帮助你脱离低价值感的机械数据岗位。

如果你在分析业务需求时具有了这样的思维，那么恭喜你，你成功找到了普通数据工作与数据分析的分水岭——主动寻找数据价值，这也是数据分析会大火的原因之一。

如今，各企业都在数据化进程加快的激流中，谋求突破用户增长瓶颈、开展精细化管理的方法，数字化转型的大潮让数据分析人才供不应求。

无论是专业的数据分析岗位，还是运营、产品、财务、人力、销售等岗位，都开始关注从业者的数据分析能力：运营需要通过数据分析来解决流量、用户增长问题，产品需要利用数据分析解决业务增长需求，财务更要通过数据分析支持业务分析与管理……数据分析技能“不断破圈”。

无论你处于什么岗位，具备数据分析思维、懂得利用数据挖掘价值，便可以更客观地审视公司业务并优化流程，创造更高的企业与个人价值，成为职场的佼佼者。特别是在互联网公司中，反观对数据分析还没有丝毫概念的人，往往很快就遭遇瓶颈，在职业发展的道路上停滞不前，甚至被边缘化！

怎样才能学好数据分析？

跃跃欲试者众，但学好、用好一门技术并不简单。

我是一名典型的转行者，最初学习数据分析完全是个人兴趣推动，但问题和困惑也随之出现。自学的过程中，我发现一些知识开始越学越乱，明明看了很多资料，却还是很难搞懂实际业务场景，处于盲人猜象的迷茫阶段。在后来面试招人、搭建团队的过程中，我也深切感受到这是很多入门数据分析的初学者必然会遇到的问题。

于是，我决定深入行业去体会实际场景。在掌握了一些简单的数据分析基础技能（如利用 Excel 进行数据分析）的情况下，我毅然转行进入了电商行业，做一名数据分析专员，从最简单的报表、取数等工作开始了我的数据分析从业生涯。

再后来，我在业务工作中又不断掌握了 Python、SPSS、Hadoop 和各种 BI 工具等技能，能够利用各种工具或者编程语言对数据分析进行清洗、加工和可视化处理等操作。这时我开始尝试分析业务，想要进阶高级数据分析师。

但此时，我发现自己对业务的了解只浮于表面，脑海中没有具体场景，很难突破瓶颈，于是一直无法摆脱“工具人”的定位。这一点，我想大部分数据分析师都有切实的感受：盯着满屏的数据，半天分析不出一点结论和建议，只能做着低价值感的工作。职业生涯的天花板触手可及，这不是我选择这条路的初衷！

后来，我专门拿出时间学习业务部门的知识，包括流程梳理、业务模型、指标体系建立等。再后来，又逐渐承接业务部门的数据项目分析需求。比如采集人力数据做销售人员绩效分析，为此我专门学习了 HRDA（人力资源数据分析）中关于绩效管理、TOP 模型等知识，最终依靠数据模型优化了公司销售人员的绩效算法，提升了业务流程。

就这样一步步经历挫折、误区与摸索之后，我也终于从一个一无所知的纯小白，成长为一名略有成就的数据分析师。在这个过程中，我愈发感知到数据分析对于全行业的重要性，因为任何一家企业都需要利用数据资源创造利益价值，而我们数据分析从业人员就是为了挖掘数据价值而存在的。

回想一路坎坷，我很感谢自己曾经的坚持，也非常高兴能制作这样的一门课为初入数据分析或想转行的同学赋能。授人以鱼不如授人以渔，在课程中我会结合自身经验帮助你规避学习和工作中的“陷阱”，在涵盖了数据分析中经常被忽略的统计学知识的基础上，结合电商实战场景，主攻业务理解能力，从而使你融会贯通轻松搞定数据分析工作。

我要带你怎么学？

一切思维的培养都是在夯实基础，并通过不断实践总结而来的。基于初学数据分析时，大家普遍面临基础、业务经验缺乏等问题，我于是按照“先基础-后实践”的原则，将课程内容分为了三个模块。

• 数据分析基础认知。

这一部分涵盖了数据分析中需要用到的回归模型、聚类模型等统计学知识。这些基础知识在很多数据分析学习资料中都被忽视了，因此会造成很多人看完资料仍然无从下手。在这门专栏里，我将从数理基础开始，结合具体的场景演示，帮你掌握基础的数据描述能力、数据推理预测能力等。

• 以电商业务为例，给你一个可快速套用的数据模型。

这一部分将为你展示数据分析模型的建立过程，比如利用帕累托模型计算利润、运用波士顿模型合理分配资源等。正确使用数据分析模型，是解决业务问题的快捷方式，也是成为专业数据分析师的必要知识储备。

因此我将通过一些电商业务的讲解，帮助你快速掌握 3 个基础分析模型。在掌握这部分内容后，你不仅可以在产品资源配置、电商规划、营销增长解析、销售异常原因诊断等实际场景问题中，灵活运用数据思维与技巧；更可以将这些模型复用到各行各业中，作为解决业务问题的万能法宝。

• 业务分析经验的提高。

这部分中，我将通过 6 个电商领域的业务案例（比如客户增长受阻案例、产品供销案例等），一方面带你消化吸收前面的内容，另一方面帮助你模拟在实际场景中进行业务分析和方案落地的全过程。例如，零售电商行业经常会遇到的订单下降问题，当拿到这个问题后你会知道该如何开展问题定位、指标体系建立、时间溯源等工作。

课程最后，我还特地针对拉勾用户最关心的职业规划和升职加薪问题，给出了一份心得指南，千万不要错过。

我建议你多去了解业务、熟悉业务、解剖业务，只有以长时间积累的业务经验作为赋能基础，数据分析工作才能长远地发展下去。

最后请记住一句话：学习任何一种知识，坚持到底可以打败 99% 的人！