在領英近期發布的《2021年行業數據分析報告》中提出了三大新興職場趨勢：

“

☆COVID-19影響而迅速興起的大健康/醫療職位

☆具有“數字化原生”基因的職位

☆傳統行業與數字化融合發展的職位

”

在對這三大趨勢的拆解中，“數據分析”作為高頻詞出現在了多個企業高需崗位的人才技能要求里。

不管你是沒有多少經驗的職場小白，還是已經深諳職場之道的老鳥，在迎接這波人力更迭的大潮時，你都需要接收到這樣一個已經非常明確的訊號：數字化時代下，人人都需要有數據分析能力。

但如果你把“有數據分析能力”等同于“工具和方法玩的溜”，那么恭喜，今天這篇文章中的踩坑人說的就是你。

何謂數據分析能力？

我了解過有不少圈子里的朋友在對數據分析有清晰認知前，就已經花了不菲的價格和大量的精力去專門學習各種工具軟件，以證明自己是數字人才，有數據分析能力。

在這里，我想說：不是學會了Excel、SQL、Python、R這些工具，就能做好數據分析！

對于做業務的個人來說，數據分析能力的核心不在方法和工具，而在于數據思維；而對于一個公司來說，最重要的是能利用數據來實現企業在管理、運營、營銷等重要環節中的增長。

有不少企業管理者反映，具備業務能力同時又懂數據分析的人才太稀缺了，甚至可以說絕大多數在做“假”數據分析。比如：數據分析只用在復盤環節，每次做總結時，才把數據羅列一下，看似分析了一大串，實際上對業務沒有任何幫助；數據解讀也只停留在表面，“分析”完數據之后，也沒有用上數據思維來解決問題，最后的決策仍是“拍腦袋”。

只是有工具應用能力的你，可能就是一直在做“假”數據分析，或者說你只能算是個工具人。

86%的互聯網新人在剛接觸高數據技能需求的業務時，因為沒有系統的數據思維能力，很容易出現以下3個局面：

1.會用工具“做圖表”，但不會“分析”：在統計數據上面花費半天甚至一天的時間，最后卻沒有得出有效結論；

2.工具的使用無法有效滿足業務需求：平時對工具的常規功能操作很熟練，但遇到量大的數據就一頭懵，對如何理出“更匹配業務需求的數據”無從下手；

3.缺乏數據思維，更指不上提供策略支持：沒有系統學過數據分析，不知道如何拆解數據指標，多維度衡量產品、運營現狀。

以上都是大家日常數據分析經常做的“偽數據分析”，看似做了一堆數據分析，但都沒有根本發揮數據分析價值，沒有為個人或者企業帶來收益。

當然，這樣的人更不能說是“企業需要的數字人才”了。

了解企業需求，精準提升數據能力

相信想要從事數據分析的你，一定已經去招聘網站溜了一圈，稍許了解了現在企業在招聘數據分析相關崗位時都需要具備哪些能力。

認真對比后你會發現，只要是真正要找大數據分析師的企業，他們都會在崗位能力里面提及：需要該崗位從業人員擁有用數據幫企業解決某些問題的能力。

假如是一個純小白要轉行大數據分析，可能不太理解什么叫用數據幫企業解決某些問題，只要是工作過的人都知道，不管你是在哪個公司工作，公司看重的是員工解決問題的能力。

其次考慮的才是員工的工具使用情況，所以工具學習是最基礎的，就相當于做平面設計需要會使用最基本的制圖工具是一樣的道理。

以上這種了解需求的方式是最直接容易的，也是咱們最常用的方式。但這種方式存在的弊端是：很多時候招聘網站上的JD和技能標簽是由不太懂業務的HR制作的，這個崗位的核心需求點并沒有很好的傳達出來。

也就是說你看到的所謂的企業需求，并不是實際的業務需求。在應聘中，當你覺得自己能力完全過關而對HR反饋期待滿滿時，可能由于你的簡歷中因為沒有企業認可的數據分析能力亮點而連業務篩選這關都過不了。

直播主題：《企業到底需要啥樣的數字化人才？看懂行人如何上岸》
直播內容：
1.縱有千古：數字化的前世今生
2.橫有八荒：數字化工作的價值聚集：數據科學
3.前途似海：數字化人才的崗位需求

4.未來可期：如何成為企業需要的數字化人才