京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析师为什么牛
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种,大数据时代下,成为螺丝钉还是成为龙头,需要尝试新的可能。”
数据分析师的职业规划
数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人,刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀:视野。数据分析提供了这样一种可能:它不是简单的技术工种,它是最具有潜力的一项工作,背后蕴藏着相当多的机会。
刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身,做过公务员,这位业界资深的大牛,曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚,对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的理解。现在,他担任滴滴出行数据分析团队的负责人,统筹这家体量巨大的公司随时产生的海量数据。
作为一个成长经历颇为不同的资深大牛,他认为,推动一个人进步的本质原因是开放的心态和兴趣。硕士毕业后,他没有像大多数同学那样出国读博,或顺理成章进入金融业,而是选择在中国互联网界进行数据方面的探索,寻找一些“新”的东西。随着专业能力的提升,又开始深入学习互联网行业的其他技能,拓展自己的知识领域。
八年时间,从一名普通的数据分析师,成长为精通技术和业务的数据科学家,他发现,数据分析师在不同阶段需要掌握不同的能力,本质上,是让自己的视野更开阔。
他认为,不同层次的数据分析师,在力所能及的范围内做到最好,即为优秀:
初级:提出一个业务问题,可以用数据进行回答,并能保证合理的数据结构、与业务的关联度,以及,数据是对的。
中级:有能力独立完成高质量的数据分析报告,如产品规划、市场活动等,可以cover住从前期规划到中期细节完善再到后期评价分析的整个过程。
高级:独当一面的分析师,可以负责一个子产品(一组模块)级别的项目,带领一个团队来全面解决问题,把控手下数据分析师的工作质量。技术方面,能掌控数据分析的整个过程,对数据采集、埋点、造型、进入数据仓库的清洗有良好的手段。可以回答数据能够回答的任何问题。在这里,能与不能的定义边界是,数据分析师用尽了所有可以想到的办法。
“三到五年内应该可以达到中高级的水准,当然,这要看个人努力程度了。”他说。在技术提升的同时,数据分析师还必须考虑职业发展规划的问题。
数据分析师的职业发展,是八年来刘普成一直在思考的问题。产品、运营、研发等岗位的从业者,都有机会晋升为一家公司的核心成员,与之相比,数据分析的工作却没有非常明晰的上升通道,似乎常常局限在被需求的技术工种。
他花了几年时间来提高自身技术水平,同时开始探索数据分析师的出路,逐渐发现, 数据分析恰恰是最具潜力的一项工作,只不过背后蕴藏的机会被大多数从业者忽略了。站在数据高地的人,更容易培养宏观、全面的视野,这为一个人的职业发展,带来了天然的优势。
数据分析师的进阶之路
数据分析师不能只成为一个技术专家,要成为可以影响公司运作的人。结合自身经历,刘普成认为数据分析师在进阶的道路上有如下选择:
1、成为数据技能超强的产品经理
产品经理的工作非常综合,既考验创意创新,也需要对用户行为和产品的逻辑进行深入的研究,经验丰富的数据分析师往往视野开阔,容易站在宏观层面去思考内在的联系。
优秀的数据分析师有好的产品感觉。以超强的数据分析能力作为背书,向产品经理发展,思维方式的优势,很容易让一个对数据敏感的产品经理脱颖而出。
2、成为数据指导业务的运营VP
数据分析师常常需要通过挖掘数据背后的信息,解答市场运作的问题,指导高层的业务决策,进行精准的数据挖掘或广告投放。事实上,这也是越来越多对大数据有需求的公司招聘数据分析师的原因。
心理学、经济学和统计学加持的数据分析师,拥有普通运营人无法拥有的利器,以此作为切入点做运营工作,具有后来居上的潜能。
3、成为管理或战略
事实上,除了公司高层,数据分析师是唯一站在高处俯视全局的人。一家互联网公司的各项工作,几乎都可以在数据上直观体现出来。
强大的分析和思辨能力,使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为,成为一个谋划者甚至决策者,是数据分析师可以上演的逆袭。
4、成为博学广识的数据科学家
随着商业的发展,越来越多的行业需要处理数据的专家,互联网+正渗透到广告、量化金融等各种各样的领域。数据分析师应保持开放的心态,多多学习视野之外的领域,成为既懂技术又懂业务知识的专家。
互联网行业的优势在于,与其他行业相比,这个领域的公司可以采集到全面的数据,并以此进行研究应用。数据分析师站在数据之巅,更加有机会时刻参与到业务中去。数据背后,每一个觉醒的分析师,都可能成长为互联网公司的核心。
数据分析师千万不要认为自己只是一个技术人员。他的经历,比起数据库、统计、业务理解程序等硬性技能,严谨的工作态度、良好的沟通能力、迅速的学习能力以及随时随地的好奇心,这四项软实力,是数据分析师突破自己的决定性因素。
从业多年,置身互联网行业,刘普成有一个特别深的体会:
数据分析师不要只站在岸边看业务岗位的同事们游泳。半年都不懂业务的数据分析师是没有进入状态的。从技术人员到公司核心,数据分析师需要用开放的好奇心不断拓宽知识的疆界。
结 语
数据分析师作为一个出现时间不长的工种,大数据时代下,具有良好的发展前景,但成为螺丝钉还是成为龙头,这里面的裂变和跃迁,需要每一个数据分析师怀着好奇心精神不断拥抱新的领域,尝试新的可能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30