“數據分析的核心在于邏輯框架和業務價值。”
作者目前是數據產品經理，最早是數據分析師起家。本科是國內TOP985的統計學出身。
雖然干了PM，但并不影響一顆數據分析師的心。哪怕業務需求壓得喘不動氣，但在一些場景下（例如負責的產品PV下滑），作者還是經常按奈不住想要自己親自上陣寫SQL、親自做圖表、分析原因的沖動。
為啥數據分析對于作者有這么大的吸引力呢？今天和大家分享一下在數據分析領域的一些想法。
如今，數據分析師基本是互聯網里的標配了。
具體都做哪些工作呢？這里先介紹一下理想中和實際中，數據分析的典型場景。讀者先體會一下。
【理想工作場景】：業務最近遇到了困難（例如雙11業績不達預期），但今年和往年的投放策略沒啥變化呀，為啥效果這么差？于是給分析師提出了需求，分析一下今年雙十一業績不達預期的原因。分析師經過一頓操作猛如虎，做出了精美的PPT報告，在大boss面前一頓指點江山，最終收獲了老板的認同。分析師同時給出了運營建議，業務按照建議修改了投放策略，果然效果十分明顯，業績飆升。分析師走上了人生巔峰，升職加薪。
正所謂：理想很豐滿，現實很骨感。
【現實工作場景】：業務最近遇到了困難，提給了分析師分析需求。分析師為了進行數據分析，先是用盡了畢生力氣準備好了各種數據，然后進行了各種維度下鉆分析原因，然而，也沒找到異常。最終給老板做的PPT，也被業務頻頻吐槽，說沒有業務價值。
從上面的例子中，其實比較容易理解，數據分析師是干嘛的了吧？
總結下來，其實就是：利用數據化的方法，總結業務現象、分析業務狀況，撰寫分析報告或者報表，為業務的發展提供指導和建議。
02—如何進行數據分析其實總體上可以總結為三部：描述現狀、分析原因、提出建議。描述現狀這是整個分析過程的第一步，也是比較消耗精力的一步。描述之前，首先要提取想要的數據吧？怎么提取呢，得用SQL、用數據庫，進行數據提取、匯總、統計、清洗。
那用什么指標描述現狀呢？這里就涉及了梳理完畢的指標體系、北極星指標等等相關的工作。只有有一套標準的指標體系，才能使分析建立在敦實的基礎之上。
描述的方法又涉及了數據的可視化，是用折線圖、還是餅圖，還是高級點的瀑布圖，到底哪個圖表更直觀、能夠清晰的表達？
針對數據提取、指標體系、可視化等內容，后面我們將詳細展開。
分析原因這是比較困難的一步，對分析師的邏輯性與業務理解有較高要求。比如，我發現昨天的gmv突然較前天下跌了30%，這背后是什么原因呢？是數據統計錯了，還是業務出了問題？再者，是數據庫出了問題還是統計邏輯出了問題？是正常的周期性業務變動還是異常的業務現象？是用戶流失了還是產品出現了bug？是拉新出現了問題還是轉化出了問題？
要排查到真正的原因，是需要大量的信息的。對分析師也有較高的要求。一方面，要了解數據背后反映的問題代表的真實含義以及數據的生產流程，另一方面，要對數據背后的業務有著充分的理解與了解。
這需要一些對行業以及對公司業務的深入理解，與沉淀。
有時候為了描述現象及分析原因更有條理、更有邏輯性，會經常套用一些行業的成熟的、典型的分析模型，這對于原因的歸納是有幫助的。例如常見的AARRR模型等等。后面具體分享。
提出建議這是新手分析師經常忽略的，但最重要、最核心的環節。
分析了一大通，做了老鼻子的數據處理、一堆數據圖標，結果最后給運營提建議環節草草收場，會使得分析價值大打折扣。
新手經常面臨的苦惱是：提了自己認為很好的業務建議，卻被業務人員批評沒有價值，這是很打擊的。我也是這么過來的，沒辦法，畢竟人家業務是專門做業務的。
那不提建議了？也不行，不提運營建議的分析報告，都是耍流氓。聽你白活半天，問你我該咋辦，你說：你猜。不太合適。
那如何能提出有價值的運營建議呢？這就依賴比較深的業務理解了?？梢酝ㄟ^多多走進業務、多多了解業務，不斷向業務請教，慢慢進行積累。這確實是個慢功夫，急不得。03—數據分析師的核心競爭力對分析師的能力要求，其實也是挺多的，比如數據能力、溝通能力、PPT等報告能力等等。但要論核心競爭力，正是上文說的：業務的理解，以及邏輯能力。
（1）數據能力。這是基礎要求吧。包括了寫SQL、包括熟練甚至精通Excel，包括簡單使用一些編程語言，比如Python、R語言等。還要懂一些常用的算法，比如聚類分類等。統計學基礎理論，這個就不說了，必須的。
（2）溝通能力。這個能力確實也是必備的。因為分析師和業務打交道也是比較多的，經常需要將自己做的報告進行分享，沒有良好的溝通力是肯定不行的
（3）邏輯能力。這塊能力太重要了。我初入行時，我老板就告訴我，結論對不對不是最重要的，最重要的是邏輯對不對。這里不是強調結論可以不正確，因為確實很多情況下，是沒有結論對錯之分的。但邏輯的對錯，是有的。條件A+條件B不能推出來結果C，但你說能，你的邏輯就錯了，那結論就沒有了任何說服力，哪怕對了，也是蒙的。
（4）業務能力。這塊也是作者一直強調的。數據能力和溝通能力如果說可以較短時間培養起來，快速上手，但業務能力卻不是一天能建成的。尤其是對于專職分析師，沒有做過專職的業務的情況下，要理解業務、理解行業，更是有較大的困難。但是，一旦業務這個難點攻破，立刻會成為自己的壁壘，很多分析師可能就望塵莫及了。
因此，一個分析師盡可能還是要在一個行業或者比較相近的行業來做，保持職業的連續性，不然很難建立自己的優勢。如果業務能力不深，可能就只能往技術這個方向走了?；蛘呦褡髡咭粯?，轉產品……
以上先分享這些。后面將針對具體的一些技能、一些分析框架等，進行詳細分享。
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以上就是數據分析概述的全部內容了，希望大家喜歡。