用数据技术创造价值——CPDA培训课程精髓 助力数据分析师突破业务天花板

现在数据人才稀缺是事实，但除了个别互联网公司，大多数企业缺的不是数据技术人才，而是具有数据思维、能够利用数据技术创造价值的人。

数据分析不是技术岗位，所以不应该被技术天花板所限制，它真正的力量来自于通过分析然后解决问题。既然如此，为什么大多数公司在招聘数据人才的时候，还有着较高的专业技能要求呢，无论是数据分析师、数据工程师、算法工程师还是数据科学家。

无奈之举。

1、技术的悖论

大多数企业的技术（包括数据技术）天花板很低，很难培养出顶尖的技术人才，但是数据分析师的上限很高，所谓的excel，python，机器学习等等这些都是工具和技能，真正能够从海量数据中发现规律和趋势，并整理出具有说服力的分析报告，这才是数据分析的核心。没有对业务的熟悉和在行业领域的摸爬滚打经验，所有的分析都是空谈。

实际上，大多企业的数据从业者必须要掌握的计算机技能其实只有三项：SQL、EXCEL、PPT，这三大件能解决企业90%以上的数据采集、处理、分析和挖掘的问题。

SQL：解决清单级数据的采集与处理问题。

EXCEL：解决汇总数据的复杂分析问题。

PPT：解决分析结果的展示问题。

很多时候，EXCEL、PPT才是体现自身价值的最强工具，如果一个数据从业者需要用纯数据技术来证明自己的价值，这个世界能提供给他的舞台实际是非常小的。

2、业务的真谛

纯粹的数据技术，站在一个企业管理者的角度来讲，大多时候是无足轻重的，你调研100个数据管理者，有99个会说，我需要找到足够的业务场景让自己的数据产生价值，而不是说我需要更牛逼的数据技术来解决自己的业务问题。

不建议数据岗位人员走纯技术路线，一定要努力把自己培养成那种“精通业务、懂技术”的人，数据技术很容易被人学习和模仿，而独特的业务理解不会，充分理解企业所在行业的背景，把业务吃透，不管是云计算、大数据还是AI，都能拿来为你所用，帮你解决业务问题，达到“手中无剑，心中有剑”的境界，最大化的创造价值，这样你不单单是企业不可或缺的人才，而且在职场上也将利于不败之地。

现在各个企业都在提数字化转型，但实施团队在数字化转型中最大的挑战肯定不是数据技术，而是业务理解力，试想如果连业务对象和流程都搞不清楚，那么数字化转型一定是空中楼阁。业务理解力需要的是积淀，而数据技术一般可以用钱解决。

经常听到数据从业者讲在企业内缺乏话语权，但话语权不是更高层领导和外界环境能赋予的，而是自己争取来的，数据从业者要相信业务也是一种技术，甚至比技术更为重要，要能主动贴近业务去寻找机会，甚至创造出新的业务。

不懂数据，要驱动业务很难，但如果不懂业务，就失去了方向。

3、智慧的火花

从数据到信息，信息到知识，知识到智慧的三个阶段中，最后一步的智慧绝对是超越专业限制的，也就是即使你懂业务也懂技术，但如果缺乏智慧，还是做不成事。

智慧是指识别和应用相关知识的能力，智慧的本质就是决策，决策的关键是选择，多模型思维则是理性决策的基础。在采取行动时，有智慧的人会应用多个模型，就像医生会让病人做好几种检查来帮助诊断一样，领导在做决策的时候，也往往征询各方的意见，这些都是智慧的体现。

书呆子做事往往一根筋，这种现象在企业普遍存在。

获得智慧是数据从业者的使命，但智慧往往在诗外。

数据从业者痴迷于各种数据技术不是坏事，但有时也要抬起头来思考下，到底是自己的数据技术不够还是其他的因素，导致自己始终创造不了足够的价值。

数据分析师转增长，优势就是数据分析能力，劣势就是业务理解上的欠缺，下面分享一些我的学习方法：

1、运营知识学习

做增长，必然要会运营。运营是需要理论+实践的，而且即便你不打算做增长黑客，必要的运营知识也会对数据分析工作大有助益，尤其对于数据分析新人而言。

运营的学习同样需要实践，利用你的数据分析能力去优化你的运营工作，最大的好处就是省去了很多沟通成本。

2、数据分析能力强化

我已经作为数据分析师10年了，技术和经验已经成熟了，这一条可能并不太适用，所以这一条主要是针对新人。

如果已经入职了数据分析师岗位，我认为市面上大多的课程已经不适用了，我推荐更多的把工作应用在实践中去历练。举个例子，在我入职前一直对AB测试的样本容量选择和分析一知半解，但是因为实际的增长工作中频繁的使用AB测试，磨练了几个月，虽然自认离专家很远，但是至少已经熟练掌握了。

另外的一点忠告，可视化真的很重要，尤其是给领导汇报的时候，Tableau或者Power BI一定要学。

3、软技能

软技能，就是很难量化评估的技能，比如商业思维、逻辑思维、心理学等等，除了多应用之外就是需要多读书了，目前我正在读《乌合之众》（大众心理学）和《增长黑客》，两本都还不错，推荐阅读，后期书单我还会不断完善。

4、抗压

这个其实也算软技能，但我觉得有必要单独拿出来。

毕竟数据分析师+增长运营也算是一人多岗的工作了，压力逃不掉，加班也逃不掉，所以十分有必要找一个适用的减压方式，否则失眠、脱发、过劳肥……不想列举了。

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