你收藏了那麼多的視頻資源，學習了那麼多的工具，但是依舊看到數據就懵逼，看到工具不知道如何運用，還是做不好數據分析；面對錯綜複雜的商業問題，面對堆積如山的數據，你仍然沒有分析的頭緒，統計學，建模一頓騷操作，得出結論竟然隻是常識；你寫出的報告毫無亮點，沒有分析思路；面對那麼多數據分析職位，卻失之交臂。這是為什麼呢？

我們從招聘信息上可以了解到，其實業務分析能力仍是首位，而什麼是業務分析能力呢？很多人卻沒有一個系統的概念。這個問題看似簡單，但是大部分人在學習的過程中都會遇到。

無論是産品，市場，運營還是管理者，你必須都要時刻反思：數據的價值在哪裡？哪些數據是有用的，從數據中，我們又掌握了哪些内容。其實數據分析本身并不難，男的是真正獲得能夠支撐決策的結論。

就好像你熟讀唐詩三百首，卻寫不出一首稱得上還可以的詩，你熟記Python語法，卻依然不能寫出自己的程序。就算你有一把鋒利的劍，卻不懂招式，不懂駕馭，你空有法力，卻不能運用。

從圖中可以看出，工具，算法都不需要我們太過重視，而我們需要重視的是解決問題的能力，這才是對數據分析師的最大的價值，也是我們在今後不斷學習的方向，也是未來數據分析師的分水嶺。

所以真正的數據分析師 = 工具 方法 邏輯 思維,你僅僅掌握工具，自然不能得心應手。

那麼到底掌握哪些技能，到什麼程度，才可以勝任呢？

技術方面：我們學習技術的時候，不要盲目的去尋找資料，然後保存到網盤裡面壓箱底，不系統的學習就如啃一塊大骨頭，不僅僅不好啃，沒準還可能放棄掉。而是有目的的明确地學習流程。針對每個流程做針對的學習。通常可以把數據分析項目分為數據預處理，統計分析，探索性分析，預測性分析，可視化及報告。然後我們可以針對每個流程學習。

方法方面：很多時候我們拿到原始數據或遇到一個問題，無從下手，很大可能不是技術不足，而是缺少分析方法。比如最簡單的統計分析，統計量的理解要深刻，哪些字段可以分組，哪些是可以根據平均值觀察，這些都是建立在你對統計分析理解的基礎上。而僅僅這些分析，就足夠得出有價值的結論。我們練習可以去多熟悉以前的案例，項目，找到基本的分析感覺，隻有不斷的去練習，總結，才能形成自己的一套分析理論。

業務思維：優秀的數據分析師一定對業務非常了解的。在做分析之前一定要切記，對于分析的問題，要有明确的需求，然後拆分成小組，模塊，然後得出評估，最後根據評估得出結論。

很多人一開始學習，就熱衷于炫技，寫大量的代碼，做炫酷的圖表，這些很有可能實際在分析思維能力上的提升并不明顯，甚至有可能導緻你想要凸顯的結論沒有變現出來。很多人也會進入誤區，認為努力彌補技術上的差距，就縮短了數據分析能力的差距，但很多時候，你和專業分析師差的是提出問題，梳理問題，解決問題的能力。這種能力就是源于對業務知識的理解。

在你拿到一個項目需要分析的時候，你要明确需求，要去解決什麼問題，然後根據你現在的數據去分析，評估，最後根據你分析的結論做出哪些決策！

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