入门级数据分析师，该掌握哪些技能
很多同学很困惑：想做数据分析师，结果学了一大堆ESP软件操作，看了一堆统计学、机器学习书、跑了很多数据集，结果入职以后每天都在取数——而且还是很基础的数据。
那到底自己算不算入门？啥水平才算是真正的数据分析师？今天系统讲解一下。
本质上看，问题来自于：网上对数据分析的描写太过理想化，把原本需要综合技能的工作，抽象成一些列简单操作。
从而造成了一种错觉——只要我对着案例抄一遍代码，会做几道SQL题，会把模型代码输入Sklearn跑一遍就算是数据分析了。
可实际上，作为一个工作，数据分析需要在具体企业上班，面对具体业务问题，应付具体的系统状况，和各色同事打交道，需要的远不止基础操作（如下图）。
况且，刚入门新兵，干的最多的就是跑数，就是脏活累活。
招你进来不干脏活累活，难道让老鸟们干吗；原本抱着“数据驱动业务”“成为数据科学家”的理想，一下办成扫地抹桌倒尿罐，巨大的心理落差肯定让新人接受不了。
唯一的问题是：如何在枯燥烦闷的基础工作中积累四大技能，尽快让自己脱颖而出。
一、业务理解
不懂业务肯定分析不出个屁，可业务本身含义非常广泛，分为：商业模式、组织架构、业务流程、业务策略、落地执行五个部分，一次性指望新人全部搞懂是不现实的。
作为入门级数据分析师，最核心的是搞明白以下五个问题：
- 到底我们有几个部门？
- 我目前对接的事哪个部门/小组？
- 他们最关心什么是什么？
- 他们最近在干什么？
- 他们要的数据用在什么地方？
这五个问题非常简单，只要看一眼OA，在接数据需求的时候和对接人聊上两句就能整明白。
虽然简单，但这一步非常关键：
- 一来，没有任何一家企业严谨到把所有业务流程都写成SOP，所以想真实了解业务，必须具体沟通；
- 想深入分析，想影响决策，都是从和业务搞好关系开始，平时的沟通是必不可少的；
- 业务常关心的指标，判断标准都能理解。
这是做工作和学课本的最大区别，现实企业里没人把东西准备好了喂进嘴，必须自己动手。
二、分析技能
入门级数据分析师都抱怨：每天都在跑数，不知道咋分析。
其实只要懂得做下边这张图，就算入门级分析技能合格，就这么简单（如下图）：
找标准至关重要！因为数据本身不反应问题，数据+标准才是问题。
没有标准，就意味着没有分析结论；标准模糊、善变，就意味着是非对错的判断会完全颠倒，分析经验无法积累，模型也没法标准正负样本，更谈不上训练模型；想做深入分析，也会无从下手。
可实际上，大部分新人都是：不懂寻找标准，只知道罗列数据。
因为标准问题常常被忽视，甚至很多工作5年的老人，一张嘴都是：“这个习惯上算好”，至于习惯到底是啥，根本说不清楚。
甚至很多网上教数据分析的课，都是教：“跌就是不好，涨就是好，跌了要搞高！”真让人怀疑这些网课老师有没有坐过正经公司的办公室。
找标准的能力，是菜鸟到高手进阶的关键一环之一（注意，这里有“之一”）。
作为入门级新人，至少要掌握四种单维度的找标准方法：
当标准涉及2个评价维度时，还需要掌握2种交叉评价方法（如下图）；至于3个维度及以上的评估，已经不是入门级别的要求了，需要更复杂的降维手段，或者综合评估方法。
有了找标准的能力，这样才能在和业务沟通的时候把握主动，体现自己的专业能力；这样才能识别业务是不是在浑水摸鱼、胡搅蛮缠、瞒天过海、掩耳盗铃；这样才能积累分析经验，从而为深入分析埋下伏笔。
总之，在日常工作中要时时刻刻提醒自己：判断标准是什么。
在标准不清晰的时候，努力找标准。
三、工作能力
数据分析只是个辅助部门，需要能来事、扛大旗、立项目，才容易见功劳；因此数据分析师核心工作能力，就是如何攒出来独立项目，但是独立做项目对新人来说太遥远。
新人核心干好一件事即可：做好数据需求表，它大概长这样：
做好数据需求表，是菜鸟到高手进阶的关键一环之一。
- 它是工作量证明；能证明你真的在干活，能在写年终总结、进度汇报、晋升报告的时候作为证据。从而避免平时干到死，论功绩谈不上的囧境；
- 它是标准的取数模板；它能极大避免因为业务方随意要数导致的错误、混乱、重复工作，从而减少无意义的加班和无缘无故的黑锅；
- 它能量化记录业务方感兴趣的问题，为后边引申出项目做铺垫。
这也是新人非常容易忽视的环节；因为所有的网课、教科书、文章都不会提这茬事！
导致新人误以为数据分析工作有全世界统一的标准；结果没和业务确认清楚需求，自己累死累活还不讨好；连基础的跑数工作都组织不好，还想啥项目呢，都是做梦。
四、心理建设
入职以后，如果现实工作环境让你意识到：
- 数据分析不是高薪、速成工作；
- 数据分析的脏活累活远多过“思路”“模型”；
- 数据分析就是打辅助的，没人理你是常事；
- 数据分析被业务追着屁股要数是常事；
- 业务口中的“算法”跟编程代码是两件事。
恭喜你已经成功从网络爽文来到现实世界，这才是真实的工作环境；能面对现实，就已经通过了第一关的心理建设。
很多曾经狂热的新人会被吓退，会换其他工作，这都是正常的；因为本质上抱着“升官发财”的人多，抱着“我就是热爱数据分析哪怕月薪1500我也能坚持到底”的人几乎没有。
数据分析能力，也能帮助大家在其他岗位上做的更好。想继续做的同学们，就认真磨炼自己技能，继续提升。
五、入门的标准
那么什么时候算入门呢？给个简单的判断标准：
- 能心平气和的介绍自己的工作，不发牢骚，不扯一夜暴富。
- 能推动业务提标准的需求单，并按需求单准确、及时的给数据。
- 能在年中/年底述职汇报的时候，清晰的说出，自己做了240份需求，其中最大的（80%）份是运营的需求，70%是活动需求，提出了5次把临时性需求升级到BI的建议，并推动产品上线（有这句最好，没有这句的继续努力）。
- 能基于240份需求，发现今年运营整体工作状况是好/坏，坏的场景有20个，对指标影响大小是XXX，基于以上，思考深层的问题可能是XXX。
大家自己对着镜子，能讲清楚以上四点，就已经算完全入门，并且很有潜力往进阶发展。
下一步我们可以讨论如何独立发起、负责、推动项目落地、看到数据分析成果。
这是成为中级数据分析师最核心标志；具体方法，如果大家感兴趣，关注接地气的陈老师，我们后续继续分享进阶的技能要求，敬请期待哦。
#作者#
接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。
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