相比問這個問題的人應該是剛入行數據分析的，那我就以過來人的經驗，說說入行數據分析師3年的成長要點和規劃。
為什么要定義3年呢？這個行業基本3年內都是助攻，偶爾能成為主攻，助攻基本都是提取數據、處理數據、核對數據、寫常規的分析報告，基本很少參加項目的討論。
去看招聘信息時，這個時間內的分析師還是以技術、工具為主，因此3年內大家大部分時間都集中在工具、技術的研究，沒辦法，要先活著，得有份工作，3年后許多分析師才慢慢會有自己的思考和職場焦慮。下面的幾個點，也是我曾經用到的一些要點和思考，歡迎交流
一、斷章取義（用數據說謊）經常看到一些人寫文章，大多數人引用別人的數據，用一張看似完美的圖表，來瘋狂做自己的觀點輸出，然而你仔細看看數據報告的背景she'ji、數據的來源、統計的口徑、時間維度等，你會發現他的觀點其實是在自圓其說
舉個栗子：都說轉行AI即可年薪50萬，轉行數據分析即可30萬，市場需求幾千萬人
聰明的人都會去看這個分析的背景，前因后果是什么？指標的定義是？數據可信度多大？
在數據分析中最重要的不是數據看到的結論，而是數據背后的意義
你的分析對象是誰？你的數據如何采集的？你的統計口徑又是什么？這些都至關重要，帶著這些問題去看一份報告，你才會產生自己的看法，而不是被別人套路，盲目跟風，到頭來你還是一場空
這種深度思考報告的背后比看報告更有價值，你可以不是專業的數據分析師，但你必須要有數據分析師的思維
二、缺乏深度（長期養成）我們在看待任何問題時候，往往要多一些場景的假設和驗證，你才能看透某件事情，比如前幾天一個學員，給我發來一份簡歷，讓我幫看看，我看到這么一句話：
工作成就，在XXX項目中幫助公司實現用戶60%的增長
第一眼，我看過去，我靠，牛逼！但仔細想一想，還有幾個問題有待商定
1、站在管理層，你花了多錢換來60%增長？
2、站在同行，你這個活動的特點是什么？和以往類似的活動比，這次真的好嗎？同時期競爭對手在做什么？
3、站的數據分析師角度，你這個活動的時間維度是什么？有沒有排出行業本身的因素（季節性、自然），活動評估跟蹤的方式是什么？數據如何采集
4、站業務的角度，你對比的是什么時間，這個時間前后有沒有什么事件發生，最近一段時間用戶的增長程度如何？對比是2個數據的比較，一個過大、一個過小，很容易完成60%
等等，還有很多要考慮的
所以當我們看待一個問題時，一定要站在整個公司不同人、不同級別的程度去看待某個業務，這樣你后面的思路和深度會更加清晰，一定要養成這種習慣
三、學會梳理（值得擁有）好多人學了幾百G的視頻，看了幾十本書，換來的還是職場的現在的自己，在職場一定要定期學會梳理自己的知識體系，最簡單的方式就是拆分自己的各種技能看不足之處，再設定目標去改進，最后在階段性對比，看看到底有沒有改變，拆分、對比、合并也是數據分析師常態化的思維
其實職場的關鍵技能學習也就10年的時間，10年后也許你看的書都是管理類、商業類、社會類的書籍，如何你不能清晰的梳理自己利弊，那么你薪資和職場很難一帆風順，別人并沒有看到你過人之處，高手與低手差別并不是在于工具、而是在于你看待問題的深度、廣度
我經常也看一些學員的學習筆記，也希望大家多看看別人的筆記，特別同在一個學習小組，學同樣課程的，每個人認識和認知都是不一樣的，結構化思維拆分的方式也肯定不同，有的喜歡從課程難易程度去分解，有的喜歡從整個數據分析流程去梳理，有的喜歡從不同算法的場景去歸納，這些對你梳理都是很有幫助的，師夷長技以制夷，不要老去吐槽別人，要善于吸收別人的體系，融合成你的體系
舉個簡單栗子，指標體系一般是一個分析師常具備的技能，很多人梳理指標體系時，只是羅列了N個sheet，并沒有去歸納和梳理
在企業里面，你常常會看到很多優秀分析師做出來的指標體系，讓大BOSS會高聲喊贊，注意幾個要點
1、大而全，一定要站在公司未來發展的戰略上去詳細梳理，梳理出目前擁有和未來一定要有的
2、歸納，根據業務的形態對指標進行歸納，比如規模類、趨勢類、盈利類、驅動類、核心類等等，類似聚類分析一樣，給指標做出業務的畫像
3、電路圖，我們都學過電路，知道并聯、串聯，那一樣要將這些指標與業務場景和發展的周期進行電路分析，那些指標是串聯的，那些是并聯的，那些是可以遞推的，這點很重要
4、落地，要梳理出什么指標是日報用的，什么是周報用的，什么是月報看的，指標異常的設定，達到什么程度時，我們一定要介入專題進行分析
5、給領導的呈現和概述一定要簡介，就好比電視遙控器一樣，按一下通俗易懂的按鈕，就能獲得相應的內容，這不僅僅是目錄
四、迅速提升（自我模仿）要模仿什么？當然是別人、你覺得優秀的分析思路、分析報告
一定要多看看行業報告，行業報告一般都是一個行業的通病和關注的核心方向，要提煉其中的思路轉變成自己的，主要關注3點：1、整體報告邏輯；2、指標體系的設定；3、分析的角度；
光有這些還是不夠的，還要學習方法論，這里的方法論不是算法，可以理解為商業分析模型，比如5W2H、SWOT、用戶生命周期、漏斗、AARRR等等，這些框架樣式的模型就是你分析的思路，剩下的就是指標的設計和分析體系，看似簡單卻很難，這需要大量的項目或者企業內部的優化。
模仿很懂，從行業的數據產品工具出發，理解這樣設計的意義及行業的痛點、分析的方向是什么？
多去看一些數據產品的設計，比如網站分析，看GA、百度統計，APP看友盟、ThinkingData等，用戶行為就去看看CRM、神策、GrowingIO等，有的產品工具把每個主題進行了劃分，而且里面的呈現方式都是經過好多迭代的，拿迭代的依據就是他們客戶的需求，這就是你要分析的方向，未來要關注的，提早做好儲備的方向。
五、建護城河（自我造血）閉著眼睛想一想，一個月的薪水除了支付房租和日常花銷外，幾乎沒有剩余，甚至還有負債，而你唯一的收入是“工資”
換句話講，沒有了工作，吃飯都是問題，設想一下，離開職場了，我們的活路在哪？
用2個常用的邏輯：
推理思維：家里沒錢，要上班，不上班沒人給錢
演繹思維：被公司KO了，我就完蛋了，要努力干好，可領導不好把控
那還有活路嗎？
做生意？沒頭腦
要創業？沒資金
要賺錢？沒路子
要暴富？沒人包
那不妨就從3方面全面提升
1、讓自己變得更專業，知識與職場的鍛造
2、借助互聯網讓自己變得更有名氣，玩名氣價值
3、讓自己的人脈更廣
這樣簡單吧
1、職場上好好干，沒事就學習，多和同事交流
2、網絡上塑造自己，多分享，但要專注
3、有事沒事參加一些活動，針對性的參與
以上就是我感覺很重要的幾個點，歡迎有不同想法的可以交流，畢竟每個人的成長、處境都不一樣。
最后送一段，2012年寫的數據分析5步走：
1、鎖定分析目標，梳理思路，叫紙上談兵；
2、把雜亂的數據整理出圖表報表，用數據探業務，叫自問數答；
3、鎖定核心抓重點，設定最終算法，叫挾天子以令諸侯；
4、梳理重點發現，準備劇本開拍，接受PK，叫才辨無雙；
5、效果梳理，總結經驗，叫內視反聽。
文源：小鄧種草
