
作者 | 李梅花
来源 | 玩转数据分析
不知不觉,我已经做数据分析相关工作已经有9年时间了。经常有被问到,数据分析师的核心竞争力在哪里,好像入门的工具都挺好掌握的呀。是的,知识跟技能都是可以通过时间跟努力来学会的,但是有5大能力是数据分析师更应该具备且持续提升的,也是我们的核心竞争力。
1
解决问题的能力
这是我觉得是所有能力中最重要的能力。
所有的职位、技能、知识都是为了解决问题而来。数据分析师的职业本质是用数据分析技能来帮助业务/老板实现目标。在实现目标的过程中会遇到很多问题,我们可能会用到数据发现机会点、预估风险,也会用数据对比来做可行性分析,用数据及时发现问题。每种分析主题可能对应不同的方法与分析模型,但是核心点是我们得知道什么情况适用什么问题,还要灵活应对。这灵活应对的能力,就是解决问题的能力。
可能你知道很多知识,但是遇到棘手的问题也会束手无策,这时候分析高手们会淡定自若地分析问题的背景、逻辑,拆分问题直到能解决为止。
简而言之,老板交给你一个任务,不管用什么方式,你都能解决,这就是你的核心竞争力,你可以不会SQL不会算法。
如何提升解决问题能力,我觉得,又得靠提升下面的几项能力。
2
逻辑思维能力
简而言之,就是要能快速get到问题核心点的能力。
老板交给你一件事情,你能快速理解里面的核心是什么么?新到一个部门,你能快速理清楚里面的业务逻辑不至于一头雾水无从下手么?写分析结论时,能做到不重不漏又清晰明了么?
逻辑思维能力是靠训练出来的,例如写分析报告,就是靠一次次的优化修改你才会知道其实一句话可以说得这么精炼,直指人心。当然,也需要理论知识的引导,建议可以学习《逻辑学》、《数学分析》、《金字塔原理》、《战略分析》等逻辑训练的内容。从小不偏科,喜欢写作,大学学的数学,毕业拿到第一个offer就是市场分析,冥冥中,我有一种注定要做数据分析师的感觉。
任何能力都可以通过有效的学习得到,所有我们得拥有下面这个核心能力。
3
学习能力
这里的学习能力不是指考试考高分的能力,当然,能考高分的同学学习能力都很强。
我特指的是理解、模仿、快速应用、复盘总结形成规律的能力。
数据分析师的职业特性导致需要不断的学习新的业务知识,需要在短时间内了解一个行业并给出自己专业的建议,这就需要你有很强的学习能力。同时大数据时代工具变化发展快,你也得多掌握一些技能才能帮助你提升效率,一个会自己从数据库快速找到源数据发现问题的分析师,肯定会比只会焦急等待漫长数据研发流程的分析师更早出分析结论。当然,合理的分工协作是能整体提升团队效能的,能提前规划分析指标体系落地到报表系统,提前做好拆分钻取工作,这就更加有效率了。
学习东西,不仅是通过看书这个途径,还有上课(线下的,线上的),还有工作中实践,还要多跟人交流。学习也不仅是学习数据分析相关的,也要多学习跨领域的知识。想想我自己,觉得自己圈子太小,只顾着自己的一亩三分地,这也让我自己的见识受限。所以我也在逐渐改变,多与不同行业的人交流,多跟不同岗位的同事交流,给自己一周必须跟一个以前没有交流过的人交流的KPI。
4
数据敏感力
数据分析师还有一个特别的能力,相对于其他岗位的同学,会更容易第一眼发现数据的规律、数据中的异常,这就是对数据敏感的能力。
对数据敏感,是建立在对业务理解的基础上的。
这里我建议大家尽可能参加不同类型的数据分析项目,不仅仅是做需求,写分析报告,也可以尽量去参加数据指标体系的建设、数据产品的规划,最好还能做数据挖掘相关的项目。各种类型的项目都有经验,你才能显示出数据领域更加专业的能力。当然,初期参与自己不熟悉的项目,就得多付出,多学习总结,不要太计较短期所得,万物长宜放眼量。
5
沟通能力
数据分析师还有一个重要的作用,那就是连接业务与开发。
这时候沟通能力就非常重要了。
乐于沟通,而且能让人愿意跟你沟通,是个非常难得的能力。首先你得拥有上面提到的能力,特别是逻辑思维能力,言简意赅,言之有物,同时还得乐于分享,愿意把你知道的东西分享给更多人。
当然,如果你有足够的影响力,特别是在专业方面的,大家也会更乐于听你讲。
所以,我们还是要多提升自己,多输出,能被别人需要是幸福感的重要来源之一。
综上,相信有远见的数据分析师,一定会积极提升以上讲到的五大核心能力:
1、解决问题的能力
2、逻辑思维能力
3、学习能力
4、数据敏感力
5、沟通能力。
让我们一起加油,玩转数据分析!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15