这年头还不懂业务的数据分析师，早out了
数据分析师作为校招中的热门岗位，同一级别的数据分析师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%。和产品、运营等非技术岗位不同，它更偏向是一种技术类岗位，需要具备良好的对数据的理解和数据抓取的能力。但是有多少人不懂数据分析师真正的核心竞争力呢？
数据分析师到底需要哪些能力呢？
1、统计相关的数学知识
你会发现除了极少的自学成才的数据分析师之外，大部分的真正的候选人都来自于统计、数学系等相关专业，需要对于数字和统计学非常敏锐的洞察，具备相关的基础知识。
一名合格的数据分析师，会使用基础的数据分析工具非，例如Excel、SPSS、SAS等。强烈推荐所有人掌握Excel的能力，Excel、PPT真的是行走的职场神器，通用性强、使用门槛低、且功能强大。当然，能力强的话也可以根据自己的能力选择性的掌握SPSS和SAS等进行高级数据分析的工具，很多时候当系统能力不健全的时候，需要自己动手写SQL去跑数，筛选底表，这些都是非常扎实的基本功。
2、懂业务擅长分析的能力
理论上任何工作都涉及到“分析”这部分工作，其中需要分析的比重越大，工作的含金量和价值越高。所以你看麦肯锡这种定级投行的待遇是多么诱人。因为分析得出结论，这种透过现象看本质的能力是非常稀缺的。所以好的数据分析师对于业务的帮助是非常大的，帮助分析经营层面的数据，找到背后深层次的原因，结合前台的业务背景输入，最终定位到问题所在。
但是很多数据分析师最常见的误区就在于很多人把自己当成一个IT人，而非做业务的人。不懂分析，只会提数。
数据分析师绝不是简单IT人员，而是可以参与制定企业发展决策的核心人物，而这所有的前提都必须要懂业务。见过太多太多的数据分析岗把自己简简单单的定位成一个取数跑数的工具人，业务提数据需求，好一点的带着业务一起确定需求的合理性，给到更多的分析建议，然而大多数人是无法给出建议的，只会反向去抨击这个数据需求的合理性，并不能站在对方的角度去思考并提出有利于业务分析的数据角度，这是数据分析师从入门到精通必须的一个过程。
我之前部门的一个数据分析师，每次我向她提数据需求，他总会反问我你这个需求不合理，这种取数最后出来没有意义，没有参考价值。我认同他的说法，可能确实有一部分自己没思考到位的地方，但是当我问你有什么更好的建议的时候，你觉得应该怎么分析的时候，她却一点想法都没有。一个只会质疑业务方，无法合理的评估业务方的诉求，无法给到不同视角的数据分析师，真的就把自己定位成一个“取数的工具人”了。
什么叫做专业力，是真正理解岗位价值，并能够从不同的视角给到合作伙伴你独特的价值。一个岗位的跃迁式成长一定不是执行能力的跃迁，而是思维模式，对事物理解发生了变化。
怎么了解业务？找业务同事深入的交流，理解别人提需的背景和出发点，理解业务背后的经营逻辑，站在利他的角度思考问题，和业务一起共建，而非站在对立面抨击，这才是职业和专业的体现。
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工作也有小3余年了，在京东的3块不同的业务单元，不同的角色体系，也见过很多不同的前辈，读了很多不同的书，始终保持对于行业的敬畏和热爱，谈谈这几年的收获和感想，大部分是干货，部分是随想，和大家一起共勉学习成长，欢迎交流~
之前没有实习经历的，该如何学习业务的内容呢？有什么切入点吗 被这个问题困扰好一阵儿了
，不说了，我又接了一单