浅谈数据分析师的护城河

• 0 叨逼叨

• 1 职业背景

• 2 和业务方比，分析师的优劣势

• 2.1 优势（此处适合作为刚入行分析师的适应方向）

• 2.2 劣势

• 3 和同行分析师比，你如何更拔尖

• 3.1 思维

• 3.2 行业深度

• 3.3 PM（产品经理）能力

• 3.4 技术

• 3.5 向上管理

• 4 总结

0 叨逼叨

大家好，我是宝器！

在日益内卷的互联网圈，「护城河」这个词出现的也越来越频繁。大家都想在这内卷大浪里挖凿自己的护城河，给自己塑造具有差异化的竞争优势。从前人人都是产品经理，如今已人人都是数据分析师。大家很快掌握sql、可视化、结构化思维、业务了解。这些逐渐成为了通用技能，甚至不用数据分析师，产品和运营同学们自己就已经掌握。在这样的环境下，数据分析师如何守住自己的护城河呢？

出于好奇，我在某匿名区发了一个帖子，请教征询了互联网各行各业大佬们的意见，并总结出其中一些大实话以供各位同行享用交流。（我始终认为行业的进步是需要开放交流分享的姿态的，所以并不会担心在这篇文章分享出去后，自己就失去了某些竞争力哦）

1 职业背景

首先，为什么大家都疯狂涌入数分？因为这个职业的技术门槛其实很低。

“2015年，你会用Excel，会查SQL数据库，就能找到很好的工作；

2017年，你还得会做数据可视化，会用SPSS做数据挖掘，能给老板做漂亮的报表，同时会一点Python，就能崭露头角；

到了2020年的今天，除了MySQL、Python这些基础的工具，你还要懂统计、数据清洗、建模、算法……所以，虽然数据分析类的岗位增多了，但需求也同样提高了。” 而以上技术门槛逐渐的提升也只是砍下一波贸然闯入行业的求职者，真正要大浪淘沙始见真金，还需要具备更多的软实力。下面我们就分别从「和业务方比」、「和同行分析师比」这2个方面，展开对于分析师护城河的探讨。

2 和业务方比，分析师的优劣势

2.1 优势（此处适合作为刚入行分析师的适应方向）

1）技术

跟业务方比技术，好像有点耍流氓。。。首先确实不乏有不仅聪慧还勤学的业务方，能一个星期就能学会sql，自己取一些简单的数据再进行分析。

但是业务分析哪有简单的呢？如果遇上逻辑复杂或者太长的代码，数据分析师都有可能写一天。

再比如，在数据启发/驱动决策支持被认可的时代，大部分业务同学能掌握简单的分析方法和工具，但是更进一步的、更科学系统高效的方法模型，业务同学并不太有人掌握的了。

因此，术业有专攻，在这些方面，分析师势必是碾压业务的，这也是分析师需要保底、并不断精进的方向。

如何掌握/精进？

• 统计学知识：比如大数定律、抽样推测规律、秩和检验、回归、预测，统计学可以帮助我们以更科学的角度看待数据，逐步接近这个数据背后的“真相”；
• 编程语言：R/Python，也不必二者都学，能把其一熟练运用就够了，比如用R写dashboard、ppt、分析报告、发送邮件、数据清洗、建模等等；
• 可视化：Tableau/PowBI/编程语言，可以选择拖拉拽的tableau/PowBI，也可以选择用编程语言可视化，R和Python里都有非常多的可视化三方库；
• 大数据处理框架：如果你在分析师的技能中脱颖而出，做一名大数据分析师，首先就要了解大数据框架的基础。推荐书籍《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》；

欢迎补充

2）数据认知

企业里大部分初中级业务的数据思维和素养比较一般，比如相关和因果的理解，比如对magic number的错误理解和迷信，比如对优化问题的理解等。

如何掌握/进阶？

• 万物皆可量化：时刻问问自己，这个业务全流程有多少步骤、每个步骤的效果如何被量化、什么指标能够表示这个业务的最终效果？什么指标又是这个业务的中间步骤效果？再反推提高什么指标则能提升最终/中间步骤效果？
• 相关和因果：业务方可能会为了追求业绩、或是置身业务中稍稍迷乱，而错把相关当作因果。分析师可以通过AB测、显著性检验等方法验证/区分相关和因果。
• 数据解读：分析师很重要的一个点是数据解读能力，也是这个岗位有别于业务方和算法工程师的一个核心能力。如果按照正常的要求，来一个算法工程师，基本碾压绝大多数数据分析师，但是对于数据和业务问题的切换解读，是算法工程师、业务方难以跨越的边界。如何把业务问题转换为数据问题、把数据表现对应到业务现象，是需要分析师作为核心技能不断精进的护城河。

3）全局思维

所谓全局思维，就是在考虑问题时由点及线，由线及面地放大格局去思考。这是一种从微观拉伸到宏观，再从宏观聚焦到微观的思维过程。

有些偏执行的业务（多见于3年以下经历的产品、运营），虽然他们就是做业务的，但是快速理解和把握新业务问题的能力、全局思维能力等，还不如同等一些厉害的年限的分析师。

有些情况下，屁股决定脑袋，王婆卖瓜自卖自夸，业务方自己做分析，容易陷入对公司全局发展不利的局面，而分析师能相对中立客观的进行刻画与评估，只要分析师本人够用心厉害，完全可以做到比对接的每个单个的业务更有全局思维，更懂业务，此时比较优势就建立了。

如何掌握/进阶？

• 推荐大家去了解MECE法则，即完全穷尽，没有重复。把这套方法论刻意的运用到工作思考中去，所谓掌握，就是不断的练习应用别人已成熟的方法论，把它变成自己的行事习惯。

2.2 劣势

劣势就是机会，看见以下劣势、想办法在你的处境里攻破它们，就会转变成你的优势。

1）业务理解

“把数分抽离业务的公司，渐渐成了公司毒瘤”。分析师对于业务的了解，大概率是没有业务方本身了解的深入，反而是业务同学能更多看到问题。

其实业内不少大厂经历过把数据中台拆到业务的阶段，就是因为分析师不在一线业务的话，就只能站在岸上，单纯接业务的提数需求，而没有深入业务进行分析闭环，沦为报表工具人，逐渐失去了分析师的价值。

因此有的企业会把分析师下派到产品、运营团队一起工作，深入业务，才能发挥数据的价值。而分析师从「脱离业务」到「深入业务」的过程又是何其艰辛。

所以分析师如果攻破「业务理解」这一劣势，把自己当作一线业务方，最终能做到「每个pm对全局的业务都没你了解深」的程度，你就不可或缺了。

如何掌握/进阶？

• 外部：行业研究报告、行业自媒体号解读、竞品公司的财报、公司官网、同行交流会等
• 内部：
• 公司内部的文档，比如运营活动记录、产品版本迭代记录、跟版分析报告、经营分析报告等；
• “好的分析师跟业务方时刻黏在一起，言必有中”。常跟业务方沟通，比如工作内梳理出问题再约业务方请教、参与业务会议（正式沟通），工作外约业务方吃饭聊天（非正式沟通），边聊边寻找自己对于对方的价值点；
• “过于中立，分析师就很难对业务有切肤之痛了”，分析师的最佳心流状态是把自己变成业务，当合伙人，不要当教练或咨询。

2）欢迎补充

3 和同行分析师比，你如何更拔尖

3.1 思维

1）结构化思维

我认为「结构化思维」是分析师的杀手锏、贯穿了分析师工作的始终。分析师日常大部分工作便是从海量信息中抽丝剥茧，再结构化表达出去；甚至在面试过程中，也需要你结构清晰地向面试官讲述你过往的经历。

如何掌握/进阶？

• 我刚入行的时候是一个脑子一团浆糊的分析师，我leader称我为「脑子里想法蛮多，但是讲出来就不成体系」，因此她推荐了我一本书，我现在也推荐给你们——《结构思考力》，主要就是教你如何结构化表达。

2）业务思维

业务思维既是你区别于业务方的劣势，又是你区别于同行的优势。

分析师本身是技术+业务的结合体，本质上就是会技术的业务，诸多JD中也都要求分析师具备「业务思维」。

如何掌握/进阶？

• 同「业务理解-如何掌握/进阶」。

总结，思维这块可以说的真是太多了，以上是企业考核分析师最看重的两大思维。更多高效的思维方法，推荐大家阅读《模型思维》。

3.2 行业深度

分析师本身是半个业务，做的久了就可能在某个业务领域特别精通，轻则通过数据落地影响业务，重则参与公司级的战略制定。这些都需要对行业深度有相当的钻研和经验。

这方面我也是个半吊子，跪求路过的大佬们发表看法。

3.3 PM（产品经理）能力

真要数据驱动业务，就不能做一颗螺丝钉，而要在分析结果出来后，把自己当成一个产品经理去肝！这样才有可能让分析成果落地！

1）观察执行

基于业务理解迅速发现定位业务的问题。能把问题说明白，本身就是一个了不起的技能了，很多人连问题是什么都说不清。

定位问题后，便可以有一说一的制定方案，解决问题。

建议多跟老板混，老板看问题最通透。

2）推动能力

基于数据化运营，整合团队人力资源，一起解决某一个业务问题。

这是技能是个大手笔，没两把刷子根本推不动，在业务方眼里，「你算老几？我们凭什么听你的？」

建议多跟产品经理混，很快掌握这个技能。

3）方法论沉淀

我之前有个习惯，每做完一个大项目，都会复盘，抽出其中一些可以被团队小伙伴们复用的方法论，避免以后踩坑。这个技能队内能够提高整个团队的数据分析能力，对外能够多m几篇文章提升bigger啊。

可惜我现在年纪越大，心气儿却越低，需要自我鞭策继续坚持这个优良的习惯。

4）整合团队

整合团队是个难得的机会，能得到这个机会，本身也说明了你具备一定影响力和专业度，老板信任你才交给你做这件事。最后你要运用以上提到的软硬实力，跨部门去推动一些横向的项目，在合作过程中让大家信服你。

如何掌握/进阶？

• 我在这件事上踩过坑，有次跨部门合作的时候，2个外部门的同学因为一些原因而推迟了我这边的项目进度，导致整个项目延迟。而之前一向独立做事的我，在这次合作中，既不能保证项目的按时交付，又没有及时的把项目进度反馈给老板们，手忙脚乱，心累不已。好在最后请教了我的PM同事，教了我几句四两拨千斤的技能。

比如：

项目开始之前，详细制定每个阶段的计划、记录完成情况，随时同步相关人员（尤其是老板们），如果项目有延迟风险要随时周知；

催活儿的时候问：xxx同学，昨天沟通的工作完成了吗？没完成？是遇到什么困难了吗？有什么需要我帮助的吗？

诸如以上的跨部门合作小技巧，请移步「产品经理的自我修养」。

3.4 技术

有的分析师只会sql+Excel就能搞定老板和业务，但是到了招聘市场上，HR一看就嫌弃。

所以别再骗自己只会sql就可以了，嘻嘻，上面提到的「2.1-优势-技术」部分可以动起来了。

3.5 向上管理

“我觉得护城河是看出老板内心的观点，并通过数据分bian析zao证明老板永远是对的”。

这是我发的帖子里最高赞的一个回答。

说真的，一方面，如果能不偏不倚的证明老板说的是对的，让团队下决心在正确的方向上砸资源，这是有用的。也就是从“不知道自己知道”变成“知道自己知道”的价值。另一方面，如果能从通过数据找到更合适的方向，并且最后结果证明自己的观点是对的而且经常是对的，价值就更大了。

如何掌握/进阶？

• 凌晨3点给老板发消息：老板，我有一个idea，能保你我升官发财，走向人生巅峰。。。（已被打死）

正确的姿势是，时刻和老板保持交流，了解公司 / 团队的核心方向、老板们最关注最想解决的问题所在，再朝着这些方向去发力。

前不久，我经历过一段迷茫的时光：日常被常规的分析工作所充斥，花了大精力，但是最后也没感觉自己对公司核心指标做了什么有效的提升，成就感骤降。老板似乎也是发现了我的迷茫，主动来找我，既肯定了我之前的工作，又细谈了公司当下和未来的重点方向，我也因此再燃动力。上司的信任真是职场春药啊！

4 总结

分析师是用实际价值证明自己，需要软能力与硬能力结合。硬能力包括对实验设计与评估的方法的掌握，sql，模型等，软能力包括谈判，说服，信息呈现与传达，影响力的建立等，这些能力需要在实际工作中培养锻炼，而这些能力就是分析师的门槛，运用到炉火纯青也自然成了护城河。