关于商业数据分析,很多人不知道的四大进阶能力
关于商业/数据分析，很多人不知道的四大进阶能力
怎么装修淘宝店铺一般来说，大部分商业/数据分析师都会在工作中遇到不同阶段性的瓶颈：
第一阶段：工作时间被取数的工作安排得满满当当，根本没有时间做有价值的“分析”的工作；
第二阶段：即使在公司已经呆了一两年，面对海量的数据，除了对指标的分析外，对数据没有任何思路；
第三阶段：当你做出了你认为有价值的数据分析，高层领导也只是看一看，并没有后续的安排；
第四阶段：头像红旗最后你的数据分析得到高层的认可，但是放到业务部门去推动，没有任何反馈。
总而言之，商业/数据分析师也太难了...
以下这篇文章主要总结了从一个BI工程师做到数据总监的关键点，也针对以上四个阶段瓶颈，需要做出的行动的分享。如果你能把我以下所说的行动都能做到，深柜那你离成为一名数据
负责人应该就不远了。如今通过数据分析助力业务部门的决策和发展，这已经是每一个数据分析人员乃至于业务部门的基本共识了。然而，虽然道理人人都懂，但真正能够做到的却不多。究其原因，无非是以下四点没有做好：
一、教师节搞笑短信没有站到领导的高度来看待问题
一名数据分析人员其自身所站的高度，直接决定了他进行数据分析的方向和影响力。就好比打仗，业务领导看的是大势，是全局。而你作为一个参谋，天天只关注一城一地的得失，即便你能力再强，分析的再透彻，在领导看来也不过是一点而已，想要通过这样的分析来影响业务的全局发展无疑是痴人说梦。
因此，一名优秀的数据分析人员，首先需要能够和领导站到一个高度。你需要知道整个公司的业务战略，需要了解本部门在战略中的定位和规划。只有站在这个高度，你才能知道业务领导关心什么，整个战局的重点在哪里，会有哪些问题和指标需要特别关注，这样你才有可能进行体系化的数据分析。这种体系化的数据分析与针对某个业务指标的分析最大的不同，在于各个分析之间有着明确的关联关系，仅通过数据就可以让业务领导对全局洞若观火。任何一个领导看到这样体系化的工具都一定会爱不释手，毕竟这会成为他们把控
全局最简便的工具。一旦让业务领导依赖上数据工具，后期的分析结果和建议势必会得到他的重视，这样通过数据来推动业务发展就变的水到渠成。（这里的工具不特指软件，一个模型也是一个工具）
我和很多数据分析人员进行沟通时，他们往往关注在一个工具怎么用，一个算法怎么实现这样的细节点上。这些技能当然重要，但最终真正决定一名分析师高度的其实是他的眼界和思想的高度。
需要的行动：
Ø 主动参加高层领导的会议，从各个层面积极沟通，主动了解公司战略规划以及部门定位；
Ø 多与业务部门核心团队进行沟通，了解其当前的关注点以及后期的整体战略方向和动态；
Ø 深入了解所在部门的业务，同时主动了解行业内竞争对手或领头羊的行业动态，整理并汇总形成自己的见解；
Ø 如果你无法达到业务领导的高度，就更要多和他沟通，了解他的想法和眼界，站在他的肩膀之上。永远记住，当你带着想法，拿着数据，主动的与业务领导进行沟通时，业务领导一定是欢迎的。毕竟他所承担的压力多一个人分担总是好的，更何况是一个有想法，积极主动的人。记住，态度永远是最重要的！
二、是很好的"实现者"，而不是很好的"思考者"
我接触过的很多数据分析人员，喜欢把自己定位成为业务部门的数据"实现者"。确切来说，就是把自己定义为基于业务需求实现报表或看板的实施人员。我认为，这是非常错误和不可取的。
在我看来，基于业务人员想法来制作报表或者看板，最多只是"60分工作"。即便你的需求来源是业务部门老总，也就值60分。何为"60分工作"？就是刚刚满足温饱的工作，让你能赚这份工资，但无法凸显你的价值，无法让你升职加薪。其实数据分析最值钱的就是想法，特别是基于实际业务现状有针对性的想法。如果这些想法来源都是业务人员，那你就是一个"IT民工"，只是一个比电脑高级一点的工具而已。所以，作为一名数据分析师，你一定要有自己对业务独到的见解和想法，要成为一名“思考者”。通过你拥有的数据对这些想
法进行系统化、体系化的分析，通过数据来论证自己的想法。这是一个很痛苦、很费时的工作。在我过去的经验中，往往10个想法里才有1个是靠谱的，可被论证的。但是，当你把这一个被数据证明的想法抛出来时，一定会让业务人员眼前一亮，对于任何人来说，一个有思想的人提出的建议都一定会更容易让人接受。
服务好业务人员是无可厚非的，但作为一名数据分析师，绝对不能仅限于此。你一定要了解业务，提出想法/假设，并通过数据来论证。当你在业务人员的眼中摘掉“IT民工”的帽子，换上“思考者”的王冠时，你才真正踏上数据推动业务发展的康庄大道。
需要的行动：
Ø 千万不要固步自封，如果你已经把自己定位成一个“IT民工”，永远不会有人把你当成“思考者”；
Ø 不要把自己的视野仅仅局限于你服务的业务领域，多去了解一些其他业务部门和行业中的动态，要知道，他山之石可以攻玉。有时候跳出圈子多看一些东西，才会让你比圈子里的人想的更多；
Ø 与业务同事多沟通，有时候将不同人的意见综合起来做提炼，也是形成你独特想法的一种捷径；
Ø 当形成自己想法时，要主动通过数据去验证，不要怕失败。得到的结论也不要妄自菲薄，要勇于表达自己的观点；
琐组词语Ø 不管失败多少次，永远有勇气站起来做下一次的尝试，要做打不倒的小强！
二十大开幕式时间三、缺少汇报的技巧和经验，往往是茶壶煮饺子，有料倒不出来
目前行业内的数据分析师，大多数还是偏向理工科的同学。这部分同学逻辑思维能力没的说，但最大的问题还是在于表达。
数据分析师是一个与业务贴的很近的职业，即便你上面两点都能够很好的达到要求，但最终还是需要拿给业务人员来用的。这个时候除了好的想法外，优秀的表达和汇报能力就成为关键因素。从我和多位数据分析师的接触来看，大家最大的问题是不会“讲故事”。何为"讲故事"？就是把你研究出来的算法，看板，报表等与实际业务场景结合起来，通过一个个生动的故事来体现你工作的价值。我之前参加过不少数据分析师的汇报，他们在和业
务人员汇报的时候更多的是讲自己的工具怎么操作，各个业务指标的含义，其中背后的算法等等。而对于使用场景，业务含义，业务价值涉猎很少，即便有提到的也是平铺直叙，让人感觉很突兀。要知道，对于业务人员来说，你这样的讲解会让大家云里雾里，直接影响到对你提供工具的使用效果。
比较好的演讲，应该是先抛出目前业务出现的问题，然后逐层剖析到问题关键，再给出工具，结合历史的业务数据进行操作，指出使用工具如何能够及早发现问题，提升业务效率等。基于实际业务的痛处，通过讲故事的方式进行宣讲，会让听众感同身受，也激起他们使用工具的欲望和兴趣。

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