什么样的同学适合做数据分析？

编辑导读：毕业季即将来临，又有一大波新鲜血液准备进入求职市场。不少同学对数据分析这个工作颇感兴趣，觉得很高大上，并且工作会有成就感。别急，首先要思考的一个问题是，你究竟适不适合做数据分析？本文作者对这个问题进行了解答，与你分享。

马上又要到毕业季了，大四的同学已经开始在考虑如何拿到一份数据分析的offer。还有一些低年级大一大二的同学，在思考自己是否要往数据分析发展？对于这部分同学来说，技能项目等等这些知识。学习并不是特别着急的。

首先要思考的一个问题是，你究竟适不适合做数据分析？

一、适合数据分析的几点特征

先来说说适合做数据分析的人都有哪些特点。

1. 善于学习

数据分析岗需要的技能实在是太多太杂了。这比其他岗位的要求多得多。业务同学，需要了解业务知识以及一些工具技能。技术同学要掌握技术原理和工程实现。而数据分析同学不仅要懂业务，还要懂技术，甚至还要懂沟通、懂商业、懂营销。如果你只掌握基本的数据处理技能。当然也可以做数据分析。但是这种数据分析被淘汰的风险非常大。要想做好数据分析，就必须持续不断的学习。没有强大的学习能力。你是很难做好数据分析岗的。

可以说，你的学习能力决定了你数据分析的天花板。

2. 延迟满足

数据分析的学习之路是非常曲折的。

对于业务的同学来说，投放两个不同的广告。他们的转化效率，阅读量等等，这些数据是马上可以得到的。很快的对比出不同方案，他们之间的优劣。

对于技术的同学来说，他们的学习依然是可以及时反馈的。学习到一种新的算法，马上可以通过代码进行尝试。

但是对于数据分析来说，他们的学习就很难得到及时反馈。因为数据分析更多的是结合整个企业的经营状况。为高层提供战略决策的支持。而战略的落地是一个长期的过程，也很难设置对照组。比如，你通过商业分析最后得出结论，目前的业务瓶颈不是供给，而是需求，所以要加大营销的力度。之后你很难验证这个决策究竟是对还是不对？可能之后的整体业绩真的变好了，但是这究竟是你的策略奏效了，还是原本大趋势就是如此？如果这个决策本身是错误的，但结果看起来还可以，那你之后可能会继续重复这样的错误，在经历过几次错误之后，你才会认识到”原来之前那次是运气好”。所以为什么有经验的数据分析师的薪资那么高？因为之前的公司已经给他们付出了足够多的试错成本，犯错的几率更低。

要成长为一个具有优秀商业理解能力的数据分析师，需要几年甚至十几年的努力才可以达到。这就要求你有延迟满足的能力：不要想着我今天学的东西，马上就能让自己成为非常厉害的人，这是不现实的。

3. 执行力强

做数据分析工作。百分之十左右的时间是构建分析思路，百分之七八十的时间是处理数据。还有百分之二三十的时间是汇总结论和汇报。

由于一个问题的解决方法绝对不是唯一的，一定可以从不同的角度解决同一个问题。而且不同的解决方案之间的成本差异往往又是巨大的。所以很多人喜欢在最初的构建思路上面，花费很多时间。美其名曰“要找到一个更好的解决方案”。但实际上，这种情况很可能是拖延症。他们只是不愿意面对那长时间的枯燥的数据处理，他们更喜欢在思考解决方案的时候享受智力上的优越感。

而商业问题变化很快，我们往往不需要找到真正的最优解。只要当下能够解决问题，并且付出的成本是在可接受范围之内，就是一个好的方案。

所以优秀的数据分析呢会先构思一个看起来比较可行的分析思路，然后赶紧开始做后续的工作。这就需要比较强的执行力。

4. 刨根问底

中国的应试教育培养出了很多服从权威的同学。你告诉他一个观点，并告诉他就按照这个做，这类同学不会怀疑这个观点的正确性，会全盘接受。

不过会有一小部分同学，他们很喜欢刨根问底，喜欢思考为什么？不管是老师告诉他的，还是课本上写的，他都会去想为什么是这样。

在生活中，这些同学在看到身边的一些现象时候，也会去思考为什么是现在这个样子？比如他们会思考为什么社区团购突然就火了？为什么《你好李焕英》会火？等等。

数据分析的工作很多就是找出“为什么”，如果你喜欢刨根问底，那么你是比较适合做数据分析的。

5. 逻辑能力强