数据分析师的理想模版到底什么样？

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• 能够通过数据分析，满足产品、运营、市场等部门的需求

• 能将非结构化的业务问题，转化为以统计分析方法为基础的解决方案探索框架

• 能从战略和战术的角度，参与那些能够对组织产生影响的决策
  

怎么办？

• 熟悉所在产品线or业务线的人物角色、分工和流程

• 掌握所在公司的黑话和术语（用不用单说，但起码得会）

• 能从宏观角度审视自己所做的业务在公司中的战略价值，并清楚自己的分析产出能对业务有什么实质性的帮助

• 熟悉所做事情面临的各种可能的限制条件，比如政策限制、公司内外部利益牵扯关系等

• 掌握合作业务方中重点角色对数据的态度看法，必要的时候能通过关键人物获取关键信息

  
  

【分析思维】

有啥用？

• 基于项目目标，应用数据评估某个假设

• 通过统计分析找出相关性和依赖性

• 通过审查结果确定对项目的影响

• 通过倡导分析来提升业务价值

• 沟通传递数据洞察的结论
  

怎么办？

• 在开始分析数据之前，确定需要解决的问题

• 采用结构化的方法设计问题，让这个问题可被量化分析

• 对不同类型的数据能够因地制宜的使用不同的统计分析方法

• 能够将结果中纯数字的部分与实际情况挂钩，比如到底是局部现象还是整体特征、到底是相关性还是因果性

• 衡量分析结果的可行性，并能制定出切实可行的落地实施方案

• 能够挑选合适的时机、以合适的表达方式，清晰的传递分析结果和价值主张，让更多人认可数据分析
  

【数据管理】

有啥用？

• 能为高质量的决策提供有质量保障的数据

• 能从各种数据源提取数据

• 能妥善的治理数据以形成数字资产
  

怎么办？

• 掌握提取数据、转换数据、清理数据的各种方法技术

• 回答业务问题的时候，能很好的评估出数据的适用性和质量

• 通过建立标准和模型，准确的描述数据来源和数据之间的关系

• 理解不同的数据模型结构，并能因地制宜的实现这些模型
  

【数据探索】

有啥用？

• 量化给定数据集的广度和深度，并思考它是否适合于某个分析目标

• 识别以前未曾发现的数据之间的关联性

• 评估数据获取的过程是否存在偏差，优化现有业务数据化的流程

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