
数据分析师的职业进阶之路
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,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。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。
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
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29