你认为，一名高级数据分析师，应该具备什么样的能力？

是对数据分析背后的理论基础，像统计学、数学、经济学等如数家珍？还是对Excel、Python、BI工具等运筹帷幄？

亦或是对数据库、数据仓库、数据挖掘工具了如指掌，分析任何量级的数据都不在话下？

抱歉，这些被你对标为「高级」的能力，其实只是数据分析师的入门技能。

想进阶为高级，你忽略了，技能之外，对业务能力的锤炼。

这也是为什么市面上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务部门取数的活。

那么，高级的数据分析师在日常工作中，都是运用怎样的逻辑和方法，进行数据分析的？

01.

搭建指标体系

是进行数据分析的第一步

很多数据分析岗位招聘的要求里，会写“具备构建指标体系”这项能力。在面试中也经常会遇到指标体系这类问题……

怎么去判断哪些是最重要的指标？

比如，淘宝有非常多的重要指标，比如日活、月活、留存、GMV等，如何去选“最”？

这个时候，数据分析师首先要做的就是构建合理的指标体系，多维度的分析、解决业务方的问题，并提出建设性意见，才能体现出数据分析师的价值。

什么是指标体系？

如果你在电商公司工作，可能会听到这样的对话：“大概卖了1万多单吧”、“有很多人都申请了退款”、“感觉咱们的产品需要优化”。

同事之间闲聊没什么问题，但如果是向领导汇报或者是在回答业务部门问题的时候，一定要用准确的数据和指标来描述清楚。例如上边的对话可以变成：

“截至11月12日成交的10450单中有3690单申请退款，退款率35.31%。”

用一个指标“退款率”说清楚产品的购买情况。不过，在实际工作中，一个指标往往没办法解决复杂的业务问题。

这就需要使用多个指标从不同维度来评估业务，也就是指标体系的搭建。

指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标，系统化地组织起来，通过全局解决单点的问题。它主要由指标和体系两部分组成。

指标使得业务目标可描述、可度量、可拆解，它是业务和数据的结合，是统计的基础，也是量化效果的重要依据。

体系是由不同的维度组成，而维度是指用户观察、思考与表述某事物的“思维角度”，维度是指标体系的核心。没有维度，单纯说指标是没有任何意义的。

指标体系的重要性

指标体系之所以这么重要，是因为通过它能获得——更全面的业务视角，让你能直观发现问题所在。

构建完整的指标体系是埋点、取数、分析等工作的大前提，打好这个基础才能避免：

指标混乱：找不到想要的数据

指标重复：不知道该用哪个数据做决策

没有重点：不知该从哪些数据入手理解公司业务

此外，要想让指标体系发挥最大的价值，还要建立在对其合理运用上，这就需要搭配正确的数据分析路径。

02.

大厂都在用的

数据分析逻辑与方法

上述提到的拆解数据，搭建指标体系，其实是在考验快速定位问题的能力，即找到病因。随后，数据分析师需要做的就是进行分析。

做分析

高级的数据分析师必须明白，一切增长都离不开产品背后的核心——「用户行为分析」。

在过去，多数人都在关注PV、UV、跳出率、访问深度等统计指标，但它们只是数据汇总整理的结果，没有分析，更不能拿来指导业务增长。

只有通过用户行为分析，我们才能细分出最有价值的用户，并利用有限的营销资源重点投入，从而使投入产出比（ROI）获得最大化。

用户RFM模型

因此，掌握RFM模型、漏斗分析模型、归因模型等用户行为分析方法，才是运用数据驱动产品的王道。

做报告

完成以上工作后，还必须具备运用各类高级可视化图表「表成绩」+「做报告」的能力。

同样在工作，为什么有的人干活快、下班早、加薪多？那是因为这个时代，一张图表，胜过千言万语。

Tableau数据可视化

用数据讲故事，紧抓老板眼球，才能在公司获得更大的话语权和晋升机会。

至此，数据分析算是完成了。不过数据分析师的业务形态五花八门，只此一种方法路径显然不够用。

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一些常见的大厂面试题，在课程里也都有详细解答，如：

Python在数据分析中的具体应用？

怎么拆解XX业务，获得指标体系？

发现获客环节的新用户数减少，你会如何分析？

……

机会总是留给有准备的人的，在就业大环境不太乐观的情况下，你更要为自己做好充足的准备！所以，强烈建议你不要犹豫！

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