職場，就像是修羅場，有的人經歷飛速成長階段一步一步走向人生巔峰，也有的人迷茫在自己職場的方向，無法自拔。當然，職場上沒有人不希望升職加薪，獲得更多的晉升空間。

疫情期間，大多數白領都經歷了一些“職場灰暗時刻”。裁員降薪一度成為較普遍的現象，年長白領的工作機會在變少，年輕白領的工資縮水。面對不確定的大環境，唯一的確定因素就是自身職場競爭力。由此可見，一個人如果想混的開，關鍵在于他能給企業帶來什么樣的價值。

如今，我們生活在數字化的浪潮下，在各行各業的發展中，數字化轉型都是繞不開的話題。

企業在發展過程中會遇到大量的數據，它是數字化轉型的基礎，數據找不到、看不懂、不準確、不及時，都會成為企業數字化轉型路上的重大阻礙，這個時候就需要用到數據分析師。

數據分析不是簡單的“分析數據”，它是一種解決問題的方法，一個解決問題的過程，甚至可以認為是一種方法觀。作為一名數據分析工作者，這里所說的數據分析是一個相對狹義的概念，如果沒有合理的執行體系和標準化的工作流程，就會形成表面化的錯誤，從而影響到工作效率，更重要的是影響最終的分析結論，都說“按流程辦事”，數據分析也不例外。

1、明確目的

用數據說話，從數據分析的角度解決問題，用數據支持結論。從監測角度來說，業務問題一般以兩種方式出現，第一種是在長期監測中發現某一環節運行異常，另外一種是在開展業務任務時即時遇到阻礙，不管怎么樣，問題擺在面前需要解決。

在開始數據分析之前，必須明確要分析什么，要解決什么問題，一項數據分析，不是一蹴而就，需要過程，如果不能做到有的放矢，多半會導致分析方向發生偏移，盲目無序的開頭將導致后續的工作白白浪費。發生了什么？為什么要這樣做？要得到什么？如何得到？等等這些問題需要在分析之前弄清楚，只有先明確了目的，對數據分析的主要內容有針對的了解，才能作出合理有效的解決方案。

2、獲取數據

按照數據分析的目的、具體內容，收集所需數據，此時最重要的是保證獲取數據的真實可靠性。這些數據源就像蓋房子打地基，沒有這個基礎，不管采用多么高級的分析方法都是白費力氣?！癵arbage in，garbage out”。另外，不要過于期望一口氣將所有數據都采集全，在預處理和數據分析階段你可能會發現還缺少某一部分數據源，這是反饋調節的過程，需要耗費大量的時間反復甄別。

3、預處理

現在存儲于后臺的數據太多了，以前做項目擔心沒有真實可靠的數據，現在這個問題沒有那么復雜，但數據太多卻引發了其他問題。辛苦采集到的數據口徑不一致，存儲格式不同，不符合數據分析要求還有待派生新的變量，這些過程看似簡單卻非常有必要！

僅僅預處理以上這些問題還不夠，當數據分析方法復雜時，我們還需對采集的數據進行篩選構成小的數據集，對于數據集中變量的分布、缺少、描述統計指標進行一定程度的分析?？梢哉f，獲取數據+預處理將耗費整個執行過程的大部分時間，很繁瑣，但非常的重要。

4、數據分析

在這個階段建議采用簡單有效的分析方法，切記不要“為了分析而分析”。數據分析方法有很多種，不一定越是高級的方法就越有效。數據分析的工具也一樣，能用Excel就不用SPSS，選擇合理得當高效的方法和工具，只要能解決問題即可。如果你很自信，可以合理選擇有效駕馭，那選用一些高級的方法和工具對提高整個數據分析過程的共識性、專業性、精確性都有非常之大的幫助。

和前兩個環節一樣，這個過程也是費力不討好的，而且伴有枯燥、沮喪、焦慮等心態，不斷調整自己的心態也是這三個階段的重點和關鍵。

5、提交報告

做一個數據分析的項目，不能不下結論！

雷聲大，雨點小的事情，作為數據分析師千萬要避免發生。提交數據分析報告，提出解決問題的方案或建議，對業務問題進行及時處理，養成這個良好的習慣。數據分析報告采用PPT格式、Word格式都可以，做到結構合理、結論堅定，圖文并茂。

這個階段切記不要搞得太花哨，語氣低調不要太夸張，有自己的結論，有自己的觀點，能有效解決問題，并針對類似問題進行監控，防止再次發生。

按流程辦事的好處就在于各環節的不斷反饋，出現偏差時返回到各個環節進行審核優化，突出解決問題的主線，總之一句話，數據分析不是兒戲，需要一個相對標準化的流程來遵循。

目前數據分析幾乎覆蓋了所有的行業，互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅游等，涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、咨詢、投資、研發等。

這是在某招聘網站截取的數據分析師就業薪資，可以看到擁有一年工作經驗的數據分析師薪資就可以達到10K以上。