最不適合做數據分析的6種性格,看看你佔了幾個?

我接觸很多人3年甚至多年的時間都僅僅停留在入門,但他們自我感覺是資深,仔細想一想以下六類人可能不適合做數據分析。

1、不善於思考的

其實數據分析的精髓在於思考,無論是出報表、還是做報告,其實都是希望通過這些看似雜亂無章的數據給我們帶來一些價值,而這個價值的衡量的出發點其實就是思考,簡而言之,就是你要用數據幹什麼?等有一天你想清楚了這個問題,你的思維也會變得更有邏輯。

比如領導讓你出一份經營分析報告,那你就要思考,由下往上思考,整體會涉及哪些指標,這些指標背後的含義是什麼?這些指標能不能分類?分類的標準是什麼?比如分類的標準是整體收入、發展趨勢、用戶表現、品類管理、庫存狀況等,然後再思考,例如整體收入這塊,我要用這個分類的那些指標做對比、哪些做預測、那些做結構,分別要告訴決策者什麼問題,目前好不好的問題?未來好不好的問題?現在現在的狀態問題?這一來二去雛形不就有了嗎?這種方式相對而言,難度較大,要會歸納總結,還要會給一級、二級、三級框架造詞,說人話那種。

還有一種是由上而下,這類思考取決於分析師的項目經驗,做過的話,很容易提煉出誘人的大綱,再根據大綱敲定每個部分的分析框架,然後去思考選取那些指標,什麼樣式的分析方法更能傳達你要表達的信息,這類企業很喜歡,來了有是成熟的模版,直接幹活。

2、太相信假數據的

很多時候你會發現,當你看一份報告的時候,你被別的的ppt水平、可視化技能、文字的巧妙所吸引,而很少會思考,數據採集的方式是什麼?是否能夠代表整個行業?指標提煉的邏輯是什麼?與我想要的有什麼區別,可信度是多少?

對於超出自己範圍的數據要多渠道去驗證,不能盲目的信從,比如媒體報道中的數據,什麼離婚率、就業率、薪資等,要多來源驗證、追問、質疑,有人會說,研究這些和我做的業務沒關係呀,其實不是,這是一種對待數據的態度和習慣。

比如當你計算一個kpi完成率時,你會發現很多指標年年都好,但最終的財務指標基本沒有任何變化,爲什麼?你質疑過嗎?

考覈的指標一般都是層層下壓,爲了完成kpi,基層也是絞盡腦汁。正所謂上有政策下有對策,執行中必然會被扭曲。

尼爾·波茲曼說過:過去人們是爲了解決生活中的問題而搜尋信息,現在是爲了讓無用的信息派上用場而製造問題。

3、不善於溝通的

數據分析師常常在程序員、決策者之間進行徘徊,上游是決策者,下游是程序員,要是沒有有效的溝通,你很理解決策者到底想要什麼?要是沒有溝通你很難得到自己想要的數據形式?有數據和給你什麼樣式的數據差異很大的

我見過很多人分析的框架和決策者想要的結合很完美,但找程序員要數據時,傻眼了,自己挖了個大坑,想分析沒數據。

也見過很多人未能和it準確有效的溝通,提出來一張自己用現有能力無法玩轉的一張表

更見過很多元數據理解的很清楚,但輸出分析框架時,受現有數據資源影響過大,打不開思維,導致輸出與決策者完全不符的分析結果。

這是一個博弈的過程,一定要溝通,決策者的問題是沒有邊界的,但你、決策者、it之間的溝通是可以讓其有邊境的。

4、動手能力差的

有2個方面,一方面是自學路上動手能力差,比如工具類的問題,經常問來問去,其實有時候自己動手搜索一下,你會發現世界真美好,這是搜索的強項,人腦記憶肯定幹不過電腦。

另一個方面是自己缺乏練習,很多人學課程,看書,從來不自己操作,老想尋找一些面試題、某企業級數據集拿來分析一下,看看自己的水平,要對胃口的數據集其實很少的,即使有,也是美化版的,很多綜合性的演練你還是學不到的,還不如隨便爬一些數據,越亂越好(對練習工具操作有巨大好處),然後在現有數據的基礎上看看可以分析出什麼?希望告訴別人什麼?需不需要再補充一些數據,讓結論更有說服力,更細緻一些。

要是僅僅是看,那你確實不適合做數據分析

5、連excel都用不好的

有人會說,你胡扯吧,我們都用python,我只能告訴你,你還是沒有清楚認識到數據分析,沒有python前,大家都不做數據分析嗎?請好好思考一下

如果你仔細觀察,你會發現5年以上的數據分析師,90%都用的excel,10%的工作環境可能是python、sql、spark、kettle等。

不是所有人,所有分析師都要面對所謂的海量數據,目前的趨勢已經是數據統計智能化了,部分做專題分析會複雜一些,但一般大的專題是要一個團隊一起完成的,比如簡單的決策者+業務+it+分析師,所以很多時候it是可以幫你搞定的,會有人問,自己要是會的話,不是更香?那就要看你喜歡工具帶來的快感,還是升職加薪帶來的成就感了。

6、從來不復盤的

數據分析是一個很難成長的職業,有的人入行很多年還用的是入行時的那套分析邏輯,爲何?

一直沒找到自己不對的地方,今天看點文章覺得思路好,下次加進報告,明天又看一個課程說的這塊不錯,下次再改進一下,但你有沒有想過,你的這些舉動其實是在消除焦慮,怕自己跟不上時代。

好的分析經驗一定是覆盤出來的,分析最終都是要看療效的,那其實做業務分析的可以很直觀看到自己輸出對關鍵指標的影響。

這時候可能會有一部分人說,我是做運營分析的,我如何覆盤?做運營分析的目的是什麼?發現問題,那發現問題的目的就是儘量讓這個問題按照我們的線路走,變的可控,變的可確定,那是不是需要一套跟進的流程和監督方式呢?另外發現問題與發現好問題,這也是一個值得覆盤的方向。

這裏面我始終沒有說學歷、專業、性別,在我看來這些都不是關鍵,分析思維是人類天生都有的,就看能不能激發出來。

你去買菜會考慮走那條路吧?路徑分配分析

你去買菜會做價格對比吧?參照物分析

你去買菜會考慮買什麼吧?需求分析

你去買菜會看別人買什麼吧?用戶分析

你去買菜會考慮去那個市場吧?綜合評估分析

源:數師兄

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