被《經(jīng)濟(jì)學(xué)雜志》譽(yù)為“新石油”的數(shù)據(jù)分析師元媚，成了近年來各企業(yè)爭(zhēng)搶的香餑餑。像阿里苗沧、騰訊刊棕、華為等大廠，給出的年薪甚至接近百萬待逞。

但現(xiàn)實(shí)中更多的分析師被稱為“數(shù)據(jù)民工”甥角，懂點(diǎn)Excel和SQL就能上手。

雖能拿到一萬出頭的月薪识樱，但想再漲薪卻難上加難嗤无。在日常工作中不僅沒有存在感，對(duì)自身職業(yè)發(fā)展也極度迷茫怜庸。

▌?沒有感情的取數(shù)機(jī)：Python当犯、SQL都會(huì)點(diǎn)，但又不精通休雌，工作中做的最多就是灶壶，業(yè)務(wù)部要啥數(shù)據(jù)就給取啥數(shù)據(jù)，活生生淪為一個(gè)工具人杈曲。

▌?工作成果不明顯：一般崗位的KPI都是Q3成交多少驰凛、拉新多少。而數(shù)據(jù)崗卻是完成了多少份報(bào)告担扑、提了多少數(shù)恰响。有時(shí)自己都懷疑做的這些有沒有被承認(rèn)？

▌?自身價(jià)值難體現(xiàn)：辛苦做的數(shù)據(jù)報(bào)告參考意義不大涌献，難以起到指導(dǎo)決策的作用胚宦，最后變成管理層D盤里的壓箱底。

▌?職業(yè)發(fā)展受限：工作三五年燕垃，終于當(dāng)上了小組長枢劝，但后面呢？看著運(yùn)營卜壕、產(chǎn)品等同事主管您旁、總監(jiān)步步升職，而自己卻原地不動(dòng)轴捎。

而導(dǎo)致這些問題的真正原因鹤盒，其實(shí)是缺乏業(yè)務(wù)分析能力。

數(shù)據(jù)分析師不應(yīng)該只是一個(gè)獲取數(shù)據(jù)侦副、清洗數(shù)據(jù)侦锯、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的工具人秦驯。

熟練運(yùn)用工具只是基本功尺碰，而真正通過數(shù)據(jù)分析結(jié)合業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)正確決策译隘、賦能業(yè)務(wù)增長才是分析師拿高薪葱蝗、擺脫民工頭銜的關(guān)鍵。

其實(shí)早在2017年细燎，馬云在IT領(lǐng)袖峰會(huì)上就曾說：“在未來两曼，一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化玻驻，企業(yè)才更有出路悼凑。”

2017年IT領(lǐng)袖峰會(huì)-馬云演講璧瞬。

4年后的今天户辫，數(shù)據(jù)已覆蓋我們工作中的每一個(gè)場(chǎng)景。對(duì)于數(shù)據(jù)分析師來說無論是指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策嗤锉、洞察商機(jī)還是賦能業(yè)務(wù)增長渔欢，業(yè)務(wù)分析能力都顯得尤為重要！

所以沒有業(yè)務(wù)分析能力的數(shù)據(jù)人瘟忱，在職場(chǎng)中很難升職加薪不說奥额，還將隨時(shí)面臨著被淘汰的風(fēng)險(xiǎn)苫幢。

不要讓分析能力

成為你職場(chǎng)發(fā)展的絆腳石

▌?如果你經(jīng)常逛招聘市場(chǎng)就會(huì)發(fā)現(xiàn)分析能力在職場(chǎng)中越來越重要，尤其對(duì)數(shù)據(jù)人來說垫挨，業(yè)務(wù)分析能力就是數(shù)據(jù)人職場(chǎng)能力的分水嶺韩肝。

不管是從事哪個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，分析能力基本上已經(jīng)成了企業(yè)招聘數(shù)據(jù)分析師的標(biāo)配：

▌?在《2017大數(shù)據(jù)分析師能力模型與企業(yè)需求報(bào)告》中顯示九榔，企業(yè)需求排在第一位的就是業(yè)務(wù)分析能力哀峻。

數(shù)據(jù)來源《2017大數(shù)據(jù)分析師能力模型與企業(yè)需求報(bào)告》

因此業(yè)務(wù)分析能力已經(jīng)成為了當(dāng)代數(shù)據(jù)分析師最需要掌握、最有潛力哲泊、也最有"錢"途的能力之一剩蟀。

沒有業(yè)務(wù)分析能力

職場(chǎng)發(fā)展寸步難行！

大數(shù)據(jù)時(shí)代切威，懂業(yè)務(wù)才是讓數(shù)據(jù)分析師職場(chǎng)脫穎而出的關(guān)鍵因素育特。

如果你還只是個(gè)查數(shù)取數(shù)的機(jī)器人

就真的危險(xiǎn)了！＠挝荨且预！

作為一個(gè)數(shù)據(jù)人，如果你已經(jīng)工作了三五年烙无，在以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的今天锋谐，還只會(huì)簡單粗暴查數(shù)、取數(shù)截酷，就真的危險(xiǎn)了涮拗，你需要馬上提升這三項(xiàng)能力：

1?數(shù)據(jù)分析工具

這是基礎(chǔ)不用說，但不要以為只會(huì) Excel就行了迂苛，SQL三热、Python、PowerBI三幻、Tableau等常用的數(shù)據(jù)查詢和可視化工具都是必備武器就漾，想提升能力應(yīng)對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景，多學(xué)一種總能用得上念搬。

2?掌握數(shù)據(jù)分析方法和模型

用戶數(shù)據(jù)運(yùn)營模型抑堡、用戶流失預(yù)測(cè)模型、混合矩陣模型朗徊、卡諾模型首妖、漏斗模型、指標(biāo)體系搭建爷恳、探索性分析......這些由平庸邁向卓越的綠色通道有缆，你通關(guān)了嗎？

利用漏斗圖分析電商各環(huán)節(jié)問題

3?具備數(shù)據(jù)意識(shí)

運(yùn)用各類高級(jí)可視化圖表闡釋業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)邏輯，能夠輕松通過數(shù)據(jù)講故事棚壁，緊抓老板眼球杯矩，才能在公司獲得更大的話語權(quán)和晉升機(jī)會(huì)。

數(shù)據(jù)可視化讓你的故事更有說服力

1?數(shù)據(jù)分析方法及數(shù)據(jù)可視化

▌?6大分析法：相關(guān)性分析法灌曙、分布分析法菊碟、對(duì)比分析法节芥、多維分析法在刺、交叉分析法、時(shí)間序列分析法头镊。

▌?7大可視化圖表：相關(guān)熱力圖蚣驼、用戶流轉(zhuǎn)地圖、直方圖相艇、條形圖颖杏、多變量圖、折線圖坛芽、散點(diǎn)圖留储。

▌?數(shù)據(jù)分析全流程：業(yè)務(wù)分析→數(shù)據(jù)可視化→數(shù)據(jù)洞察→決策分析→用數(shù)據(jù)講故事。

2?深度剖析咙轩，層層進(jìn)階获讳，質(zhì)的飛躍

▌Step1：找病灶——用數(shù)據(jù)描述商業(yè)活動(dòng)

你是不是也在為業(yè)績目標(biāo)發(fā)愁，搞不懂用戶為什么流失活喊？更讓你頭痛的是找不到重點(diǎn)丐膝。一張用戶流轉(zhuǎn)地圖，向你全面展示用戶旅程钾菊，通過用戶行為流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)帅矗，迅速鎖定問題關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

▌?Step2：查病因——數(shù)據(jù)可視化與探索性數(shù)據(jù)分析

造成這些問題的背后成因是什么煞烫？是貨不對(duì)浑此？是人群獲取不夠精準(zhǔn)？是平臺(tái)產(chǎn)品體驗(yàn)不好滞详？通過抽取上下游環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)凛俱，直觀明了分析出各個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)勢(shì)以及劣勢(shì)，精準(zhǔn)問題成因茵宪。

▌?Step3:?開藥方——數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫策略與方法

撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告最冰，用數(shù)據(jù)說話，通過可視化圖表闡述復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題稀火，得出有效結(jié)論暖哨，給老板決策提供有力支持，這樣的你距離升職加薪還遠(yuǎn)嗎？