就像PM是由產品喂大的一樣，數據分析師也是由一個一個成熟且完整的數據分析工作“滋養長大”的~~

網上討論數據分析師成長路徑的文章很多，大致能夠分為：數據分析、初級數據分析師、中級數據分析師和高級數據分析師，每個階段的能力和工作內容網上資料很多，這里不做介紹。我在本文中想和大家討論的內容，其實和“培養”二字有關，想和大家聊聊每個階段的數據分析師需要怎樣的成長沃土~

鑒于梳理該階段下，分析人員的主要工作可能主要是數據提取、制作日常報表等基礎性工作。可見，完成這項工作的前提是：數據提取的路徑是明確的；日常報表的格式是確定的。

因為大多情況下，數據分析助理都是各公司的實習生，他們對業務的理解有限，很少有能力獨立完成數據報表從0到1的制作和溝通確認工作。因此，對于數據分析助理的培養基礎有如下幾條：

1、提供明確的數據提取路徑（無論是數據庫語句，還是系統取數路徑），并且要以文檔的形式提供；

2、提供報表模板，同時在模板中注明提取出的數據如何整理粘貼在模板中；

3、有數據分析師（或者其他人）在前期完成1、2的工作，并隨時根據報表的使用進行調整；

4、有培訓人員為其講解報表，包括：報表完成的目的、報表中展現的業務內容、報表中各項基本指標的業務含義及系統口徑等（有的時候，這些內容也會直接記錄在數據字典、報表制作說明等標準文檔中）。

不過，很多企業在BI系統較為成熟的情況下，已經不再需要人工完成日常報表的制作，因而對于數據分析助理的定義正在逐步地與初級數據分析師重疊。

這里提幾個問題：

1、誰決定了制作報表的目的？

2、指標的口徑和報表的內容是如何確定的？誰確定的？

3、誰會去做并且有能力完成報表、指標等內容的梳理？為什么？

答案我們后面再去解答。

這個階段的數據分析師更多完成的是“接到分析任務，按照領導要求做出來”的工作，多數完成的是各種分析報告的編寫。初級數據分析師接到的這類工作通常有如下幾個特點：

1、分析的目的和內容是明確的，使用的分析方法范圍也是基本確定的；

2、分析內容的業務邏輯是成熟的（一般領導在布置工作時會直接講解業務邏輯）；

3、評價分析結果的標準是明確的（因為業務路徑成熟，分析框架、方法也是成熟的，較容易評判結果的好壞）；

這個階段對數據分析從業者的要求更多側重于對分析方法的靈活使用、對業務的深入理解，所以這一時期的培養前提包括：

1、對分析對象業務邏輯、業務流程、業務路徑的全面梳理，從而形成適用于分析對象各個業務場景的分析邏輯框架；

2、分析過程中使用的關鍵指標和維度、分析方法、分析路徑、評價標準都是明確的（有時候也是經過了歷史檢驗的）；

3、分析結果的有效性、可執行性也有相應的方法進行預測、檢驗和評估；

4、上述三項內容，一般都有以往的分析結果文檔作為沉淀，可提供給初級數據分析師進行學習；

5、在分析團隊中，有人能掌握上述三項內容，并能夠對初級數據分析師進行指導（甚至是一對一的指導）；

當然，很多時候數據團隊會接到一個探索性的研究課題，但是當初級分析師接到工作任務的時候，這些課題的整體邏輯框架已經由領導們理清了，所以他們接到的工作常常是這個大課題下的一份非常具體的工作了~~

這里再提幾個問題：

1、分析報告的需求由誰提出？如何確定的呢？

2、分析對象中的業務邏輯該由誰來梳理？怎么梳理？

3、分析過程中的指標、維度、方法、路徑等，又是如何確定下來的？

4、什么人該對初級數據分析師的工作進行指導？

依然不回答，繼續往下看~

這個階段的數據分析師具有獨立完成數據分析項目的能力，甚至能夠帶領團隊完成工作任務。這里的分析項目從低到高可以分為：數據分析專題設計、數據挖掘模型構建、數據應用場景及流程設計、數據應用產品（后兩類的項目涉及一部分產品方面的內容，可能屬于中高級數據分析師的水平）。也是從這個時候開始，數據分析師的成長方向出現了更為細分的情況，如：數據科學家、數據產品經理等（相關文章較多，這里不再贅述）。

不過進入這一階段，數據分析師不再是一個只會聽從工作安排的“跟從者”，而是轉而成為各項數據分析工作的主導者，此時他們的工作有如下幾個特點：

1、工作時再沒有具體的工作目的，需要數據分析師自主確定分析工作的目的，或與需求方溝通引導其確定分析工作的目的；

2、工作中涉及到的業務邏輯沒有人可以提供，數據分析師必須自己有能力整理所有的業務邏輯和業務流程，必要時也需要和需求方溝通確認；

3、工作中使用的分析方法不是確定的，數據分析師要先期完成該領域的數據探索工作（也有可能是借鑒別人已經完成的探索結論等），而后再確認使用的分析方法、模型算法、分析框架等；

4、工作完成的結果沒有特別明確的好壞之分：若是一次性的工作，則多以工作結果的認可度為準；若是長期的工作，數據分析師則會在后續的工作中逐步優化工作結果，使之更適用于業務場景；

5、分析師不再只是簡單負責自己的工作就可以，也要對團隊中其他成員的工作效果負責。

前兩類數據分析師說明中提出的問題，有些已經在上述4條中有了一定的回答，我們接著往下看~

這一階段，更為注重的是數據分析師的獨立思考和解決問題的能力， 還有非常重要的一點就是這一階段的數據分析師一般都具有非常強大的學習能力。如何能成長為這樣的數據分析師呢？我覺得可能有以下幾個前提：

1、分析師自身不滿足于只完成工作任務，喜歡動腦，且更愿意思考“為什么？怎么來的？有什么好處？”

2、具有強大的邏輯思維能力，在面對任何問題時都能運用自如；

3、懂得從別人身上獲取經驗，從而轉變為自己的經驗，并能將這個想法付諸實踐；

4、口才不錯，可深入溝通，可激勵下屬，可忽悠領導，可嚴謹陳詞；

5、不再站在分析工作的層面看問題，而是以更高的視野看到數據背后隱藏的制衡、利益和機遇。

（還有什么？歡迎大家補充）

從以上4點，能夠看到中級數據分析師的培養前提與前兩個階段有非常大的不同，這一階段可能更多強調的是分析師的自我培養。

針對中級數據分析師的解析，應該能夠解答前兩類數據分析師說明中提出的問題。

因個人水平有限，針對中級數據分析師的問題，以及對高級數據分析的解析，現在還沒有能力寫出來。這里算是留給大家的一個思考吧~~歡迎各位與我交流溝通！