前段时间，有个朋友有个说法我倒是认可的，别老提数据分析职位多么紧缺，其实企业根本不需要那么多数据分析师。但作为通用技能，每个产品经理，运营经理，以及项目和企业管理者都必须懂数据分析！

有张图倒可以分享一下

我发现很多年轻人对数据分析存在认知误区，粗粗数来如下

1、认为数据分析技能，只是用来应聘数据分析师职位的。

2、认为数据分析技能，主要是数据处理能力，算法和编程。

3、认为数据分析技能，仅仅在具体工作中需要。

那么我认为，真正的答案是

1、数据分析技能，在产品，运营，企业管理岗位都需要，甚至更多岗位，多少懂一点数据分析，都是有帮助的。

2、数据分析分三个步骤，数据采集，数据处理和数据解读，其中很多人容易忽视数据解读的重要性，而数据解读的方法，又能指引数据处理的方向和目标。再好，再完整全面的数据，处理的技巧再优秀，如果没有实现有效解读，那真的是完全失去了数据的意义和价值。

3、优秀的数据分析能力，不仅仅是你当前工作中的一部分，更能有效的帮助你做职业规划。特别是涉及商业数据分析。

我以前职场规划真的一塌糊涂，说是热爱互联网，对互联网商业模式的理解根本不到位，在百度做商业分析的时候，终于开窍了，明白流量数据的真正关系，明白商业模式是如何通过数据拆解来体现的。再看互联网的商业乱象，就有一种豁然开朗的感觉。

谁是真的未来，谁只是昙花一现，哪个企业有机会，哪个行业有前途，哪个企业的看上去辉煌的背后都是坑？要有自己的分辨能力。

那么，更要强调的一点是，数据分析不是花架子，不是只为了摆着好看或者证明自己厉害的东西，是要用于影响决策，才是有意义的，无论是产品运营决策，企业发展决策，还是个人的职场决策。

比如老板突然问你，最近三个月公司的业务数据如何，你说最近三个月收入增长了多少，流量增长了多少，你以为老板真不知道？核心数据他每天都盯着呢，他期待的答案是什么，流量获取的方式上有哪些优化空间，收入增长有哪些地方可以继续挖掘的领域。这不仅仅需要你会处理数据，分析数据，更需要你的数据认知，以及多维度下理解数据的视角。

而你拥有这样的认知和思维习惯之后，你的职场之路，个人成长之路，也会豁然开朗。

说出来很容易对吧，做到位谈何容易。

普通人想要精通数据分析，要过三座大山。

1、不知道从哪里获取数据，从哪里跟踪数据，不了解数据的产生和其局限性。

大部分数据分析都是基于数据采样，但不同采样方式都有一定的局限性，局限性不代表数据不可用，很多新入行的人，或者外行，往往非此即彼，要不就盲目相信某些采样数据，要不就因为了解到局限性一棍子打死。

2、知道从哪里找数据，记录数据，知道采集数据的方法，有大量的数据拿在手里，不知道怎么处理，不知道从哪里分析。

举个例子，给一个未经数据分析训练的高级程序员，让他记录大量的原始日志数据，没问题，但就算他技术水平超一流，他也很难知道这些数据里的价值在哪里，也很难摘出最有价值的部分做出有效的分析和整理。

3、善于分析具体的数据，善于针对具体目标做出有效的分析，但缺乏自主挖掘能力，缺乏主动分析能力。

到这种其实已经算合格的了，老板要做什么能做，完成指定任务没问题，但很多时候，老板或者上司可能其实并不知道原始数据具有多少维度，多少细节，有很多潜在价值点他们不了解，如果你能主动分析挖掘，这个前途就完全不一样了。

只有做到这一步，你才能超脱出当前的工作岗位，职位，正确的理解行业，理解职场，做好个人职业规划。数据分析工作从此不再是你糊口的手段，而是你掌控未来的钥匙。

很多人浑浑噩噩的啊，有些企业的船都快沉了，天天做数据的人居然一点感知都没有。有些企业的风光根本是昙花一现，不可能持续的，天天看数据的人还沉迷于表面的荣耀，完全没有风险来临的意识，这就是缺乏真正商业数据分析能力的表现啊。

几年，十几年，职场上的差距就体现出来了。

那么，怎么才能翻阅三座大山呢？

正确的学习方式，要先构建系统的学习体系，并在实践中习得应用的方法。来自硅谷的优达学城 Udacity 的数据分析课程，我觉得是合适的选择。

Udacity 由 Google 无人车之父 Sebastian Thrun 创立，是全球三大在线教育平台之一。在 MOOC 发展较为成熟的美国，Udacity 为毕业生颁发的「纳米学位」相当于“名企敲门砖”。课程内容与Google、Facebook、Github等全球前沿科技企业联手开发，课程前瞻性、权威性、认可度远超市面其他在线课程。

2016 年登陆中国后，与更多中国企业达成合作，腾讯、京东、唯品会等互联网名企，都将 Udacity 纳米学位项目作为员工的内部培训内容，纳米学位在中国的影响也在逐渐扩大；在全球，包括AT&T、通用电气、普华永道、埃森哲、戴姆勒奔驰等知名企业在内，都将Udacity作为内部培训首选。

数据类课程也是 Udacity 的明星课程，为满足不同人群需求，Udacity 推出了多种不同类型的课程：如目标职场晋升的「商业数据分析」、目标求职转行的「数据分析师」、培养数据思维的「数据洞察与说服技巧」，以及更多进阶课程如数据科学家、数据工程师等：

数据科学学院核心课程

Udacity 始终秉承「Learning by doing」的教学理念，项目围绕零基础学员，举几个纳米学位中的项目示例（均可写进简历）：

项目示例 1 揭秘网红咖啡店的商业决策

获得网红咖啡店的经营数据，通过商业数据分析提供下个季度的经营策略。快速入门 Excel 报表和 SQL 数据库。

商业数据分析项目示例

项目示例 2 探索共享单车用户行为规律

用 Python 分析共享单车行程和用户数据，分析热门路径、典型用户等信息；编写交互式代码来查询数据，使用描述性统计学分析。

数据分析师（入门）项目示例

项目示例 3 揭秘“冰与火”战役制胜因素

获得《权力的游戏》战争数据，分析影响战争结果的因素，温习从提问到可视化的分析流程，并找到隐藏在文字中的战役制胜法宝！

数据分析师（进阶）项目示例

实战项目 4：探索性分析红酒品质、总统募资数据

使用 R 分析“什么物质在影响葡萄酒评分？”“总统候选人性别如何影响他们获得的财政捐助”等真实问题，并得出属于你自己的结论。

数据分析师（进阶）项目示例

完成纳米学位后，你将拥有至少4-5个能够写进简历的项目经验，帮助没有经验的学生、缺乏项目经验的转行人士，在实践中快速习得技能。更重要的是，通过这些案例，你会掌握真正的数据决策的思维方式，这影响的可不只是一份工作。

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