京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
能做产品能运营,数据分析师的职业规划之路
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,刘普成发现,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。
刘普成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。刘普成的经历,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。
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。
刘普成花了将近十年,解决了职业成长的难题。他坚信,每一个坐拥大数据的分析师,手里都潜藏着一座宝藏。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05