之前写过一篇文，先拿过来参考下，后面空了再慢慢补充。Qarcher：我是怎么做数据分析框架和任务拆解​zhuanlan.zhihu.com

前阵子和朋友聊这个话题，有两点可以值得说，一个是具不具备数据分析的思维，另外一个是具不具备数据分析的技能，两者结合起来才能构成相对有价值的数据分析师。值得品味的是，市面上80~90%的数据分析师都是一个小蜜蜂，做的几乎都是给其他业部门取数的活，后面又写了一篇文聊了下对于数据分析的理解。Qarcher：谈一谈对数据分析的几个浅层理解​zhuanlan.zhihu.com

那么思维是什么，简单点来说可以分为几个层面：

发散思维，即能否对于一个问题、现象、趋势引起自己的思考并且将思考的内容以数据化的形式呈现出来；辩证思维，在通过数据论证之后能否得出一定的结论并且告诉其他人；系统思维，能够将零散的知识点、业务块整合起来形成有假设有根据有推论有结果的报告进行输出；……

那么技能有哪些，人生苦短我用python：

python只是其中的一个工具。有看过一句话，所有工具的产生都是为了解决特定的问题，不可否定的是python很强大，但是也不能说它就能替代所有的应用场景，有时候一个简单的问题通过Excel就能解决掉，或者手写也能解决掉。值得一提的是，如果python处理数据、系统交互、算法模型都很熟悉了，那它能解决的一个点就是效率，极大的缩减重复性的工作内容，然后可以有更多的时间用来进行思考。同理而言，R/SPSS/SAS/MATLAB……所有的统计软件只要你用的熟悉，都能达到相同的效果。

有了思维和技能，需要思考的便是动机：

我和我朋友最近都在准备面试，在这个过程里面有谈到一些概念。什么是场景，动机加上数据等于场景，我们需要站在用户的立场去思考问题，他们的行为产生了数据，反过来数据是行为的映射也是行为的结果，可以理解为投影。做数据分析，其本质就是在分析行为，通过归纳和总结去发现规律，最后产生价值。

最后，想谈谈对数据分析、数据产品、数据工程的一些理解，也在一篇文里面。Qarcher：马了几年的数据分析知识梳理​zhuanlan.zhihu.com

希望能对大家有所帮助，后续会陆续完善。

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