数据分析师的职业生涯，其实3个词就能概括了

今天和一个学生做面试辅导，谈到分析师的职业规划，她提了3个词去概括自己对数据分析师职业发展的理解，我觉得真的很惊艳，所以分享出来和大家共勉 1️⃣顺水推舟 数据分析师刚入行，工作模式一般都是业务提出需求- 被动解决问题-提供数据支持和策略建议-业务判断是否接受 在这一阶段，很难说挥斥方裘、指点江山，更别提影响业务决策，在行业认知、业务经验和分析框架都不完整的情况下，更多做好支持工作，配合业务的迭代，快速响应业务需求，和业务建立良好的合作关系 📍另外，这一阶段要尤其注意行业知识收集、业务运转逻辑拆解，以及各种分析方法沉淀，并逐渐形成良好的定义问题-拆解框架-收集数据-分析论证-建议输出的工作习惯 2️⃣一拍即合 这一阶段，已经超越了单纯接需求-给意见-被动选择的过程 因为DA自己的业务经验和分析框架逐渐完善，所以早就不满足于完全按照业务提供的思路分析，开始有意识地在相对确定性地命题下，独立搭建分析框架，并综合运用各种分析方法找到结论，这些方法并不局限在单一的漏斗分析、对比分析、相关分析和ab实验等，而是各类方法的综合运用 同时，业务对我们的态度，也已经从单纯下需求过渡到开始把更多更复杂的问题交给我们，并期待我们提供更多insights，也更愿意在各类决策上与我们商议，此时，DA不止是业务的支持者，更是团队的一部分，与业务共背目标 ‼️这一阶段，要尤其注意结论的有效性，也即结论能否形成业务迭代的动作 3️⃣无中生有 这一阶段的DA，没人给你提需求了，也不能再等别人提需求了。在明确目标后，分析师要自己发起各类分析专题，寻找业务目标实现的路径 举个例子，某季度产品希望提升评论率1%，分析师自行发起“影响用户评论的因素分析”，并拆解用户评论全链路，寻找可优化空间。在获取结论后，推动业务同学完成策略落地，并通过实验或其他方式得到反馈，从而推进新一轮的迭代 🌟这一阶段，其实是分析师职业生涯的巅峰，也越来越能体会到data-driven的乐趣，明确目标-收集信息-完成分析-输出方案-落地执行-反馈迭代，体验完整的业务闭环，并真的感受到指导业务、影响商业决策的快感