数智化转型网szhzxw.cn 数字化转型网专题栏目 数据相关专题|怎样才算是一个合格的数据分析师?

数据相关专题|怎样才算是一个合格的数据分析师?

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

可以从分析师的工作目标、工作内容和能力要求三个方面回答这个问题。其中工作目标和工作内容是息息相关的。要说清楚这个问题,我认为除了一些公认的标准之外,还有一些标准是因公司和行业而异的。也就是说,必须把它放在一个具体的公司业务框架之中考虑。
1、工作目标主要由公司的业务发展阶段决定一般来说,无论是哪个公司,都希望分析师能有效地利用数据引导和驱动业务发展,实现数据的价值。但是,公司发展的情况不同,对数据分析师的价值定义也会不同。数字化转型网www.szhzxw.cn

  • 公司整体处于初创阶段,此时分析师的价值在于能通过对行业和竞争对手的分析,为公司的发展方向提出适当的建议;
  • 公司如果处于快速发展期,此时分析师的价值在于一方面监控业务取得的成绩,关注增长速度,一方面要健全指标体系,发现被业绩增长所可能掩盖的问题;
  • 如果公司处于稳定期,分析师则需要从效率和成本角度,从业务细节入手,为精细化运营提供支持;
  • 如果公司发展遇到瓶颈,分析师需要分析市场中供给和需求的变化,关注竞争对手的应对策略,为公司业务发展发现新的增长点。数字化转型网www.szhzxw.cn

2、工作内容主要由公司的数据建设程度决定

参照第一章,分析师的主要工作内容数据获取、数据处理、数据清洗、数据建模、分析结果呈现、数据价值发现及实现。无论分析的目标是什么,大体总要经过这几个阶段。由于数据建设的阶段不同,分析师在这几项工作内容上所花费的时间也不同。在公司数据建设早期,分析师可能在数据获取、数据处理和清洗、指标建设上花费更多的时间;数据建设到达一定阶段之后,分析师的工作更多会在数据建模、呈现和数据价值实现上。数字化转型网www.szhzxw.cn

3、分析师的能力要求

对分析师的能力要求可分为通用能力技术两部分,同时也可以分为业务数据两部分。① 业务能力:业务要求又可以分为微观宏观两方面:

  • 业务的微观要求:了解业务运营;了解公司发展方向和发展过程中面临的问题
  • 业务的宏观要求:把握行业的发展方向,预测未来行业模式的变化;能明确指出公司在行业中的定位和战略方向数字化转型网www.szhzxw.cn

②数据通用能力:

  • 熟悉公司的所有基础数据、来源、数据之间的关系;
  • 熟悉公司运营所涉及数据、能建立运营指标和数据之间的相关或因果关系;
  • 能根据数据分析结果给出业务改进建议数字化转型网www.szhzxw.cn
  • 数据价值实现能力。价值实现的过程是指数据分析结果->业务->业务执行->反馈结果->数据分析这样一个不断迭代的过程。在此过程中,演讲(Presentation)能力、沟通能力、影响力、团队协作能力、学习能力、逻辑思维能力、归纳和总结能力、抽象思维能力等都非常重要

③数据技术:

  • 数据库和数据仓库技术(SQL、Hive等)
  • 数据分析算法(统计分析和机器学习)和工具(Excel、Python、R等)
  • 数据可视化工具的使用(Excel、R、PPT等)

好的分析师在实际的业务操作中至少会做好三点:

  • 大局观:大处着眼,小处着手,全局和细节并重。因为从数据角度看,小数据往往可以反映出大问题。而没有大局观,就不知道该看哪些小数据数字化转型网www.szhzxw.cn
  • 思维:数据思维与业务思维并重。业务思维容易理解,什么是数据思维?比如:对指标由粗到细的拆解、考虑时间维度上的趋势、注意寻求指标之间的相关关系、直接影响关系、因果关系等。很多人都注重分析师要懂业务,有业务思维,这当然没错,但不能走向极端。因为在实际中,业务是需要不一样的思维的,可以发现他们发现不了的问题,从而为他们在困境中提供解决方案。分析师需要了解业务的思维方式,但不能模仿他们。
  • 沟通:要想让分析师的观点被业务方所接受,沟通的作用是举足轻重的。首先,分析师要为沟通找到合适的对象和时机。事先要根据沟通对象的不同设计适合的表达方式、内容和过程。
    沟通的时机要选在业务最需要的时候。很多时候,事后诸葛亮固然不好,但太超前了也不会有好结果。其次,要有同理心。需要真正站在对方的角度上想问题。再次,需要在沟通中建立互信、发挥影响力。一个好的分析师,能在沟通中恰到好处地展现自己的专业能力和经验,适时的让业务方对人产生信任,从而对分析结果信服。数字化转型网www.szhzxw.cn

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