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。

(略,见原文)

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!

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