优秀的数据分析师有哪些特质(一)?

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优秀的数据分析师对业务具有深刻地洞察,从而从更高更广阔的视角定义要解决的问题。这是优秀数据分析师的之一个特质。

优秀的数据分析师有哪些特质(一)?

一年一度的互联网晋升季又到了!每天的春季都是互联网的多变之时。绩效、年终奖、晋升、调薪都挤到到这一两个月,每到这个时候,脉脉上的舆论也变得活跃,吐槽的,炫耀的,装x的什么声音都有。毕竟辛苦劳作一年,员工们看重的也就是这几件事情了,爆出各种叽叽喳喳的声音也是可以理解的。

对于我司而言,今年的春季对所有人都是一个milestone,因为我司首次公测晋升啦。我是一直鼓吹尽快建立晋升制度的, 这倒不是我势利老想着升职加薪,而是我从心底里认为,晋升制度的设置对员工的成长有着不可替代的作用。

首先有晋升,就必须有晋升标准,这个标准可是很有讲究和学问的,它对员工的成长方向有着直接的引导作用,尤其对于初入职场的新人无异于是个指明灯。就像我们打游戏升级, 里面每升一级都有详细的标准,而我们平时的游戏操作自然而然也会向这些标准靠拢,成长和升级自然更快。

所以一套科学的晋升标准,不仅给员工明确的指导,让员工少走弯路,而且对于其leader也能更好地评估、帮助下属的成长。否则大家就是根据各自的理解,自由成长,难免很多人长成一颗歪脖子树。

由于我司是首次尝试晋升,对于数据分析师的晋升标准自然是还有很大优化空间的(我挺着大肚子当了四场juninor同学的评委,看了晋升标准后对HRBP提了一通建议) 。和HRBP吐槽完标准后,我觉得还不过瘾,就打算在自己的公号里讲讲自己的看法,以示我对尽快完善这套晋升标准的期待和重视。

既然是数据分析师的晋升标准,自然要问的是,数据分析师应该具备哪些能力项?

我们应该先有个framework,然后才好一一展开。对于这个framework,我其实很久之前就开始思考了,但是想来想去,发现百度的数据分析师晋升framework是更好的,如下图:

优秀的数据分析师有哪些特质(一)?

为什么是这四个能力项,我打算写四篇文章一一讨论,这期的文章我们就先讲为什么有”业务洞察”。

大家回顾下自己做的分析专题,通常会分为以下步骤(示意引用书籍《如何用数据解决实际问题》):

优秀的数据分析师有哪些特质(一)?

我们可以看到,数据分析的之一步就是要明确目的或者定义好要解决什么问题。如果这一步都没有搞清楚,后面的无论做的再fancy,都是白做,对真正想解决的问题没有丝毫帮助。这也就是我们常说的,比努力更重要的是方向啊!

重点来了,如何能够准确地定义好要解决的问题呢?

具体如下图所示,这就需要对业务有深刻的洞察。想要对业务有深刻的理解,只有两个杀手锏:一个是多问(加强对业务的了解),一个是思考(留意“问题之外的问题”,试着从高出自己一两个级别的水平进行思考)。

优秀的数据分析师有哪些特质(一)?

问有两问:

之一问就是平时就要和业务多接触,多聊天,问业务人员他们最近的项目,了解下项目的背景、进展和他们的看法。

第二问就是当分析需求来的时候,要问下为什么要做这个分析,想解决什么问题。

尤其是第二问,特别重要,因为很多时候,需求方(无论是老板还是产品经理)的需求都是在他们自己的假设下提出来的需求,有可能是片面的甚至不合理的。我在成甲《好好学习》书中看到的一个例子非常形象。这个例子是成甲为一个景区提供咨询服务。我们来看下面的对话。

景区:“成老师,我们想新开发的景区二期项目,已经找了好几个团队做了策划,但我们对选哪个策略方案,一直没有拿定主意。您觉得哪个团队的方案好?”

成甲:“能先问下,您为什么要开发二期项目?”

景区:“因为我们一期项目虽然游客不少,但是并没有赚到钱。我们期望通过二期建设的项目来增加景区的收入。”

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