优秀的数据分析师是解决方案提供者
很多人关心优秀的数据分析师应该具备什么样的素质，普遍回答是偏向技能类、工具类、方法论类的，简称“术”，本文从另一层面“道”来说下，关键是心态和思维。
优秀的数据分析师是解决方案提供者！这可以区别你是不是data搬运工！
数据分析要做的是一个闭环，而非一个开头、或者一个环节，在这个闭环中要有始有终。
一、什么是解决方案？
百度百科的解释：解决方案Solution就是针对某些已经体现出的，或者可以预期的问题、不足、缺陷、需求等等，所提出的一个解决整体问题的方案（建议书等），同时能够确保加以有效的执行。
关键词：具体问题、整体方案、有效执行。
二、数据分析领域的解决方案
完整的解决方案，通常包含以下几个步骤，可循序、循环进行：
step1：了解具体业务模式（如果不懂，又谈何改进/增长）
step2：找到能驱动业务改进的数据增长点（具体的点、数据可以发力的点）
step3：给出你的解决方案（不是干巴巴的数据，而是有结论、有建议、可执行的） 此处可以脑补下，将数据给到业务的画面
step4：推进你的方案落地（落地过程中不断的跟进、调整以达到效果）
三、涉及到的要求
在整个过程中，会涉及到：
用什么样的方法（简单的比较、趋势、细分，分布、n种算法等）
用什么样的工具（excel、r、python、hadoop等）
用什么样的展示（图表、ppt、报告、产品等）
用什么样的资源（各个部门的配合：数据的、业务的、开发的）
等等，各方面要求的技能比较多，不展开说。
总的来说，用解决方案的思维做数据，一切以业务导向、以产生最终效果为导向，会让我们更有意义、走的更远。否则容易陷入数据工作者的自嗨，比如不停地提取数据、不停地编写报告，然而别人却不买账的情形。具体可见之前的文章《如何避免自嗨型的数据分析？你必知的三大法则》。
如果只做了开头，而无结尾，会聊无趣味，也会失去数据的价值！
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中（如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”），卡方检验 P 值与 OR 值（比值比，Odds Ratio）是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值，不在于复杂的模型公式，而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张，执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获，一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材：CDA教材一级：商业数据分析（2025）__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代，数据挖掘不再是实验室里的技术探索，而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练过程中，开发者最常困惑的问题莫过于：“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时，他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点，理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是：stats.ttest_rel（配对 ...
2025-11-03在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中，“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中，“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”，直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
