数据分析师大部分时间或者说常态化的工作都是在描述业务现状，因为当我们连客观现状都描述不清楚的时候，是谈不上寻找规律和预测未来，更谈不上推动业务改进的。大部分数据分析师每天大部分的工作都是在取数、做报表、做看板等等。因此很多刚入行不久的数据分析师觉得工作总是在重复，没有什么成就感，很大一部分原因在于我们总是在被动的实现需求，没有把取数或者数据需求和我们所对接的业务主线联系起来，主动的去发现问题，寻找一些规律。这就涉及到我们刚才所说的第二个层面：总结规律。
数据分析核心在于“分析”，通过分析发现问题，并且寻找问题背后隐含的规律。我们平常所说的分析思维和方法、相关分析、因果分析、统计建模、数据挖掘等等其实都是在试图探索一些规律，这些规律就是我们常说的 “洞见”，就是这些 “洞见”往往最能体现一个数据分析师的核心价值。
我们描述现状和寻找规律，终极目的其实是为了推动改进，也就是通过我们的 “洞见”去影响一部分决策。因此，我们应该时刻自省，有没有在以下几个方面产生一些影响，实现作为数据分析师的价值。
从微观层面来讲，我们在日常工作中所做的每一次分析基本包含但不限于以下几个通用环节：
我们根据岗位JD来逐条分解一下：
你要懂业务，这是大前提，没得商量 这一条说明，你是为产品业务条线服务的数据分析师 你要分析产品中用户行为数据，优化用户生命周期管理，提升用户体验 你要懂爬虫 你要懂数据挖掘和机器学习的知识 你要会做数据报表 通过建模等量化手段解决业务问题
最后，希望给大家分享一个自己关于数据分析的理解：数据分析虽然应用了很多技术，但我们不能简单的把他当做一门技术来学，数据分析应该是一种能力、一门艺术。虽然入门门槛低，但是天花板很高，想要做好也很难，不仅要求我们在专业领域内纵深能力很强，同样要求我们具备深厚的知识广度。只有具备这些基础，才能发挥数据分析师天马行空的创造力，真正把数据分析当成一种艺术来做！
给大家推荐几本增强数据分析思维和方法的经典书籍，大家如果想要电子版，欢迎关注我的公众号回复书名获取哦！
文章转载自知了数据分析，如果涉嫌侵权，请发送邮件至：contact@modb.pro进行举报，并提供相关证据，一经查实，墨天轮将立刻删除相关内容。
