菜鳥也有當家時。作為出爐不久的“數據分析師”，今天被一個朋友問了三個問題，當時比較簡單的回答了下，過后想起來，其實這三個問題正是可以用來反思和總結自己的好機會，于是有了這篇日志。 

這三個問題是： 1、數據分析的工作當中主要做哪些實質性的工作 2、分析人員比較重要的個人素質 3、用excel進行分析的常用功能有哪些 

 一、數據分析中有哪些實質性的工作

 其實，數據分析從頭到尾都是實質性工作。 希望成為數據分析師的人，其實可以輕易的從書籍中或者網絡上找到很多方向性的東西，例如數據分析的原則、數據報告的內容構架方法、數據分析產品的形式等等。但實際上，扎進一個行業，深入了解它內部的數據邏輯、管理原則、傳播形式，并為此需要準備的數據分析工具和常用方法，才是最重要也是最花時間的，甚至，如果不做這些，“數據分析”這個概念就是一個空談。 “實質性”的工作可以分為三個主要的板塊： 第一，對行業的數據邏輯及數據獲取方式的了解。數據從哪兒來的、怎么來的、都包括哪些維度、用什么方式進行采集和統計的、如何標記、如何去重、有什么可能出現誤差的地方、誤差如何解決……這些全部需要一清二楚。未必要分析師去洞悉程序的邏輯，但必須清楚數據信息的來龍去脈，以及與企業產品的關系，數據的可擴展性，等等。

   了解了這些，才能夠在進行分析的時候更有效的運用數據。 這其中，對誤差的認知和期望極為重要。這不但能夠幫助分析師在數據使用時減少錯誤，更重要的是，當一些數據無法直接得到，或一些觀點的邏輯無法直接通過現有數據得出的時候（可能這是相當普遍的狀況），分析師能夠知道如何設計數據獲取方法和分析方法來有效的得到結論而不出錯。

 第二，對工具的熟悉。

   不同的數據量級和數據結構，使用的軟件工具不盡相同。相同的工具，因為分析內容不同，常用的功能也不盡相同。要依據自己工作的需求來使用和學習?！犉饋硎菑U話是吧。對的，就是這樣，因為這是很個性化的事。最好的做法就是確定軟件工具后找本書，啃，努力啃，花時間啃。然后向前請教設計師，向后請教數據挖掘專家，上游下游的工具都接觸一些，不會錯。 第三，對出口的理解。數據分析是為了什么，這直接決定數據分析的策略和邏輯。用于產品傳播、用于向上級匯報、用于總結工作、用于研究競品、用于PR造勢、用于媒體報道……雖然是同樣的基礎數據，但關注點和分析方法截然不同。分析師要在工作中慢慢理解每一個出口對數據的需求，這將指引咱們做出最有用的分析。 

      這里再插進《深入淺出數據分析》里的一句話：“作為數據分析師，如果只做了數據傳遞的工作——沒出息?！币杏^點。再說一遍，要，有，觀，點。 上述三點都是要動腦子花時間磨的，和切實的工作內容非常相關，因此，它們一旦落于紙面（長微博？）也成了空談了……所以，憧憬昏析師的親們，這種問題聽兩句就夠啦，誰說的也別太信。去做才是王道！ 二、重要的個人素質 也是三點：好奇心、想象力、耐性。 好奇心就是要問為什么唄。數據突然高了為什么，出現無法識別的數據為什么，為什么會出錯……不把任何數據的變化（或者不變）當“正?！??！?，做個敏感又神經兮兮的昏析師吧，這個世界需要你，少年。 想象力——我覺得這個是最難的，因為這個想象力不是天馬行空的那種，而是了解了行業運營和管理規則之后（不了解？看行業報告吧，看競爭對手吧，看先進經驗吧，看招股說明書看上市公司季報吧，度娘去吧，知乎去吧……），還能跳出框架來進行觀察的能力。統計學中那些概念，手邊備本書誰都能說出一二，但怎么用概率去描繪用戶行為，怎么用同比環比來測算行業變化，怎么用標準化的方法來衡量產品的競爭力……分析師必須想出新奇的玩法來。真的好難。但一旦突破一點就是大進步，得堅持啊…… 耐性。不用說了吧，耐性就是，就算要吐了，還是要回去最后確認一眼是否沒問題了。強迫癥的同學可能比較有優勢吧~哈哈。不強迫癥的，就咬碎銀牙（什么 …… 

三、Excel的常用功能 排序、篩選和簡單的計算都不用說了。

   此外個人來講數據透視表最最常用，其次是一些查詢和匹配的函數。Excel是超級強大的工具，要相信，每個數據處理的需求，Excel基本都有比你會的那種更快捷的處理方案，如果不是一樣快捷的話。這個會是長期功課…… 所以這就是簡單的總結啦。要做靠譜的昏析師嗯！