数据分析师的职业发展二三事

编辑导语：作为一名数据分析师，除了基本的工作能力和基本工具的运用，要成为更高级的数据分析师还要经过更多的学习和实践；本文是作者对数据分析师职业发展道路上的一个问题解答，我们一起来看一下。

很多小伙伴在数据分析的道路上都会有一些疑问，今天我们来谈谈一些很多伙伴都关心的问题。

一、不同阶段数据分析师所必备的能力

数据分析师有很多方向，在此我们先指讨论业务向分析师的必备能力，我们把分析师划分为初级、中级、高级三个阶段：

1. 初级分析师

1）基础数据能力：数据提取(sql)、sql调优（小公司需要）、基本分析能力、数据处理能力（工具不限，excel或者python等都可以）。

2）良好的沟通表达能力。

2. 中级分析师

1）在初级分析师的基础上，需要具备统计学、概率论、量化计算能力、项目管理、业务理解能力。

2）统计学概率论的知识运用能力及深入程度将影响到思维的天花板，而项目管理、业务理解能力将直接影响到所做事情是否可以落地，发挥价值。

3）提到对应的能力都可以展开很多内容，抽象一下就是需要更强的通过数学与实践结合的能力以及团队配合沟通能力。

3. 高级分析师

1）更深的业务理解能力：初、中级分析师在初期大部分都是承接相对基础，或者某个功能项的事情，没有系统化沉淀好业务思维；在这个阶段的业务理解一定会结合着历史经验或者是之前对于经验的抽象整理。

2）判断力：判断力依赖于几点：

行业经验，经验是基于实践过的事情去总结归纳，所以在这个过程中，我们所做的事情以及当时是否可以拿到正确且科学的业务结论非常重要，可以为之后的判断提供依据。

拓展数据以外的能力，数据分析是支持发现问题、解决问题的一种线索，但是真正决定问题及解决问题的思维方式是源于生活的，所以在生活中的经验很多时候可以反哺为业务sense。

补充其他领域的知识比如心理学、设计、经济等，也是非常有必要的，这些都会在潜移默化中，提升我们的判断力。

3）保持初心：分析师的价值在于可以用最公正的视角看待问题，不做数据游戏；时刻保持对所做事情的热情，促进自己不断思考不断进步，不断追求真理才是我们应该做的。

二、数据分析如何渡过中年危机

首先明确一点，中年危机是任何行业及岗位都会面临的问题，并不局限于数据分析岗位。

所以，这个问题其实我们可以理解为，我们需要了解自己所做职位可以为企业所贡献的价值，这样我们才能知道，随着年龄变大我们怎么才能够不被淘汰。

1. 尽早明确个人规划

业务分析师、数据科学（算法、挖掘）、数据产品等，了解每个方向对应重点能力模型，专注精力在一个重点方向上面。

尽量要发展自己的核心竞争力，看过一部分分析师的bad case；例如业务分析师很喜欢研究算法，但是实际工程能力不强，可能导致在工业生产即使有想法也很难落地。

还有一些分析师会乐于接触方方面面的知识，包括算法、统计、战略、模型，但是却没有自己的核心竞争力，导致对任何方面都不够深入——看上去什么都在做，什么做的都不深入。

所以要基于自己的职业方向，早早的有意识的提高自己在对应职业的核心竞争力。

2. 积累目标方向的能力并积累价值较高的业务经验

那么什么经验算是价值高的业务经验的呢？

我理解在公司商业模式上的主链路的事情是高价值经验，例如：头条的增长、推荐、商业化——这种经验非常宝贵，任何一家公司都需要具备这样经验的人才。

陌陌的社交方向、豆瓣的社区方向、长视频的内容分析等；每个人都在随着团队和公司成长，公司在这个方向更有优势自然个人可以吸收的内容会更多。

目标方向能力指的是在职业规划中，哪个专业能力是必须的，比如：目标规划往技术方向发展，工程能力的提升就更重要一些；对应的能力模型也会和业务分析师不一样。

3. 提升所专攻方向的专业能力

专业能力融合为思想，指导决策：例如算法能力，并不是说了解很多常用算法就说明算法能力强，要了解算法思想。

不同的算法是在不同的阶段、面对不同业务场景，以及当时数据处理能力，总结出来的；所以算法本身是会更新迭代的，所以没有一成不变的算法，只有相对稳定的算法思想。

例如统计学思维，大部分在课本中学过一些统计思想，但是真正和实际场景结合的过程中，该如何应用，相信很多人是无法很好的结合的——是因为没有很好的理解统计思想。

4. 人脉