10年老分析师：数据分析不只是一个岗位，更是一种职场必备能力
从事数据分析十年以来，我越来越感知到数据分析的学习与成长从来都不是纸上谈兵，不是理论空谈，也不是拿工具说事，而是不断在实践中迭代理论、磨炼经验。
什么人适合做数据分析师近十年来，我先后在零售、电商等行业工作，一直专注钻研数据分析，包括数据分析技术、业务赋能、数据分析平台建设，以及数据分析团队的组建与管理等。
在整个过程中，我主导搭建过企业数据底层架构，通过统一化业务系统数据资源，从数据提取、集成，到数据清洗、加工、可视化，实现了一站式分析，帮助公司解决了数据混乱、业务系统孤岛等“老大难”问题。我也曾主导搭建上层 BI 项目级应用，让企业实现了营销模式全覆盖和数据流通。
实践的过程，就是我个人历练成长的过程。这一路走来，我在数据分析领域积累了丰富的业务经验和踩坑经历，并越来越深刻地感知到数据分析的重要性。
数据分析能力在不断“破圈”
任何岗位都要体现自身价值，数据分析最重要的就是给企业和业务带来价值。不过事实上，从我接触的数据相关的同学来看，大部分却专职做着利用 SQL 取数、写数据报告等枯燥、机械、低价值感的工作，导致自己越做越没动力。深究其原因，很重要的一点是：只是被动完成需求。
我刚开始做数据分析的时候，也是完全被动地接受来自业务和 IT 部门的需求。比如帮业务人员取一些零售数据等，但是怎么从客户维度、销售维度、门店维度去分析差异数据，该怎么做客户画像、产品规划、投入预算等，却不是随便跑跑 SQL、做几张 Excel 报告就能够完成的。只有真正挖掘数据背后隐藏的价值，才能够帮助你脱离低价值感的机械数据岗位。
如果你在分析业务需求时具有了这样的思维，那么恭喜你，你成功到了普通数据工作与数据分析的分水岭——主动寻数据价值，这也是数据分析会大火的原因之一。
如今，各企业都在数据化进程加快的激流中，谋求突破用户增长瓶颈、开展精细化管理的方法，数字化转型的大潮让数据分析人才供不应求。
无论是专业的数据分析岗位，还是运营、产品、财务、人力、销售等岗位，都开始关注从业者的数据分析能力：运营需要通过数据分析来解决流量、用户增长问题，产品需要利用数据分析解决业务增长需求，财务更要通过数据分析支持业务分析与管理……数据分析技能“不断破圈”。
无论你处于什么岗位，具备数据分析思维、懂得利用数据挖掘价值，便可以更客观地审视公司业务并优化流程，创造更高的企业与个人价值，成为职场的佼佼者。特别是在互联网公司中，反观对数据分析还没有丝毫概念的人，往往很快就遭遇瓶颈，在职业发展的道路上停滞不前，甚至被边缘化！
怎样才能学好数据分析？
跃跃欲试者众，但学好、用好一门技术并不简单。
我是一名典型的转行者，最初学习数据分析完全是个人兴趣推动，但问题和困惑也随之出现。自学的过程中，我发现一些知识开始越学越乱，明明看了很多资料，却还是很难搞懂实际业务场景，处于盲人猜象的迷茫阶段。在后来面试招人、搭建团队的过程中，我也深切感受到这是很多入门数据分析的初学者必然会遇到的问题。
于是，我决定深入行业去体会实际场景。在掌握了一些简单的数据分析基础技能（如利用 Excel 进行数据分析）的情况下，我毅然转行进入了电商行业，做一名数据分析专员，从最简单的报表、取数等工作开始了我的数据分析从业生涯。
再后来，我在业务工作中又不断掌握了 Python、SPSS、Hadoop 和各种 BI 工具等技能，能够利用各种工具或者编程语言对数据分析进行清洗、加工和可视化处理等操作。这时我开始尝试分析业务，想要进阶高级数据分析师。
但此时，我发现自己对业务的了解只浮于表面，脑海中没有具体场景，很难突破瓶颈，于是一直无法摆脱“工具人”的定位。这一点，我想大部分数据分析师都有切实的感受：盯着满屏的数据，半天分析不出一点结论和建议，只能做着低价值感的工作。职业生涯的天花板触手可及，这不是我选择这条路的初衷！
后来，我专门拿出时间学习业务部门的知识，包括流程梳理、业务模型、指标体系建立等。再后来，又逐渐承接业务部门的数据项目分析需求。比如采集人力数据做销售人员绩效分析，为此我专门学习了 HRDA（人力资源数据分析）中关于绩效管理、TOP 模型等知识，最终依靠数据模型优化了公司销售人员的绩效算法，提升了业务流程。

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