每个阶段的数据分析师需要怎样的成长环境？

摘要：本文是数据分析从业者多年经验的分享。它用最简单的语言讲述了数据分析师是如何被“培养”的？希望对即将进入数据分析岗位的您有一些感受和启发，如果您有任何疑问，可以与原作者沟通。就像PM是由产品喂养的，数据分析师也是由成熟完整的数据分析工作“滋养成长”~~在线讨论数据分析师成长路径文章，大致可以分为：数据分析、初级数据分析师、中级数据分析师和高级数据分析师，每个阶段的能力和工作内容在线数据，这里不介绍。我想在这篇文章中与你讨论的内容实际上与“培训”一词有关。我想和你们谈谈数据分析师在每个阶段需要什么样的增长沃土。1、鉴于现阶段的梳理，分析师的主要工作可能主要是数据提取、日常报表制作等基础工作。由此可见，完成这项工作的前提是：数据提取的路径是明确的；确定了日常报告的格式。因为在大多数情况下，数据分析助理是各公司的实习生，他们对业务的理解有限，很少能够独立完成从0到1的数据报表的制作和沟通确认。因此，数据分析助理的培养基础如下：1、以文档的形式提供明确的数据提取路径(无论是数据库语句还是系统提取路径)；2、提供报告模板，并在模板中注明如何整理和粘贴提取的数据；3、前期有数据分析师(或其他人)完成1、2的工作，并随时根据报表的使用情况进行调整；4、一些培训师向他们解释了报告，包括：报告完成的目的、报告中显示的业务内容、报告中基本指标的业务意义和系统口径（有时，这些内容将直接记录在标准文档中，如数据字典和报告制作说明）。然而，当BI系统相对成熟时，许多企业不再需要手动完成日常报告的制作，因此数据分析助理的定义正逐渐与初级数据分析师重叠。然而，当BI系统相对成熟时，许多企业不再需要手动完成日常报告的制作，因此数据分析助理的定义正逐渐与初级数据分析师重叠。这里有几个问题：1、谁决定了制作报表的目的？2、如何确定指标的口径和报表的内容？谁确定的？3、谁会做并有能力完成报告、指标和其他内容的梳理？为什么？我们以后再回答答案。2、在这一阶段，初级数据分析师的数据分析师更多地完成了“接收分析任务并按照领导要求进行”的工作。他们中的大多数人都完成了编写各种分析报告。初级数据分析师收到的工作通常具有以下特点：1、分析的目的和内容明确，使用的分析方法范围基本确定；2、分析内容的业务逻辑是成熟的(一般领导在安排工作时会直接讲解业务逻辑)；3、由于业务路径成熟，分析框架和方法也成熟，评价分析结果的标准明确(很容易判断结果的质量)；现阶段对数据分析从业者的要求更注重分析方法的灵活运用和对业务的深入了解，因此这一时期的培训前提包括：1、全面梳理分析对象的业务逻辑、业务流程和业务路径，从而形成适合分析对象各业务场景的分析逻辑框架；2、关键指标和维度、分析方法、分析路径和评价标准在分析过程中使用明确（有时经过历史测试）；3、预测、检验和评估分析结果的有效性和可执行性；4、以上三个内容，一般都有以往的分析结果文档作为沉淀，可提供给初级数据分析师学习；5、在分析团队中，有些人可以掌握上述三个内容，并指导初级数据分析师（甚至一对一指导）；当然，数据团队往往会收到一个探索性的研究课题，但当初级分析师收到工作任务时，领导已经明确了这些课题的整体逻辑框架，所以他们收到的工作往往是这个大话题下的一份非常具体的工作~~这里有几个问题:1、谁提出了分析报告的需求？如何确定？怎样确定？2、谁来梳理分析对象中的业务逻辑？怎么梳理？3、如何确定分析过程中的指标、维度、方法、路径等？4、谁应该指导初级数据分析师的工作？还是不回答，继续往下看~3.现阶段中级数据分析师的数据分析师有能力独立完成数据分析项目，甚至带领团队完成任务。这里的分析项目可以从低到高分为：数据分析主题设计、数据挖掘模型构建、数据应用场景和流程设计、数据应用产品（后两类项目涉及部分产品，可能属于中高级数据分析师的水平）。也是从这个时候开始，数据分析师的成长方向更加细分，比如数据科学家、数据产品经理等。(相关文章很多，这里就不赘述了)。然而，在这个阶段，数据分析师不再是一个只听工作安排的“追随者”，而是成为各种数据分析工作的领导者。此时，他们的工作具有以下特点：1、没有具体的工作目的，数据分析师需要独立确定分析工作的目的，或与需求方沟通，指导其确定分析工作的目的；2、没有人能提供工作中涉及的业务逻辑，数据分析师必须有能力整理所有的业务逻辑和业务流程，必要时与需求方沟通确认；3、不确定工作中使用的分析方法。数据分析师应提前完成该领域的数据探索（也可以从他人完成的探索结论中学习），然后确认使用的分析方法、模型算法、分析框架等。、工作结果没有特别明确的区别：如果是一次性工作，以工作结果的认可为准；如果是长期工作，数据分析师将逐步优化后续工作结果，更适合业务场景；5、分析师不仅要对自己的工作负责，还要对团队中其他成员的工作效果负责。前两类数据分析师解释中提出的一些问题在上述四项中有一定的答案。让我们往下看~在这个阶段，我们更注重数据分析师的独立思考和解决问题的能力。另一个非常重要的一点是，在这个阶段，数据分析师通常具有非常强的学习能力。前两类数据分析师描述中提出的一些问题在上述四项中得到了一定的答案。让我们往下看~在这个阶段，我们更注重数据分析师的独立思考和解决问题的能力。另一个非常重要的一点是，在这个阶段，数据分析师通常具有非常强的学习能力。我们如何成长为这样的数据分析师？我认为可能有以下前提：1、分析师不满足于只完成工作任务，喜欢动脑，更愿意思考“为什么？怎么来的？有什么好处？”2、具有较强的逻辑思维能力，在面对任何问题时都能自由使用；3、懂得从别人那里获得经验，从而转化为自己的经验，并能把这个想法付诸实践；4、口才好，能深入沟通，能激励下属，能忽悠领导，能严谨陈词；5、不再从分析工作的角度看待问题，而是从更高的角度看待隐藏在数据背后的制衡、利益和机会。(还有什么？欢迎补充)从以上四点可以看出，中级数据分析师的培养前提与前两个阶段大不相同。这个阶段可能更注重分析师的自我培养。对于中级数据分析师的分析，应能够回答前两类数据分析师说明中提出的问题。由于个人水平有限，没有能力写出中级数据分析师的问题和对高级数据分析的分析。这是留给大家的一个想法~~欢迎大家与我交流！

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