什么样的同学适合做数据分析?

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编辑导读:毕业季即将来临,又有一大波新鲜血液准备进入求职市场。不少同学对数据分析这个工作颇感兴趣,觉得很高大上,并且工作会有成就感。别急,首先要思考的一个问题是,你究竟适不适合做数据分析?本文作者对这个问题进行了解答,与你分享。

马上又要到毕业季了,大四的同学已经开始在考虑如何拿到一份数据分析的offer。还有一些低年级大一大二的同学,在思考自己是否要往数据分析发展?对于这部分同学来说,技能项目等等这些知识。学习并不是特别着急的。

首先要思考的一个问题是,你究竟适不适合做数据分析?

一、适合数据分析的几点特征

先来说说适合做数据分析的人都有哪些特点。

1. 善于学习

数据分析岗需要的技能实在是太多太杂了。这比其他岗位的要求多得多。业务同学,需要了解业务知识以及一些工具技能。技术同学要掌握技术原理和工程实现。而数据分析同学不仅要懂业务,还要懂技术,甚至还要懂沟通、懂商业、懂营销。如果你只掌握基本的数据处理技能。当然也可以做数据分析。但是这种数据分析被淘汰的风险非常大。要想做好数据分析,就必须持续不断的学习。没有强大的学习能力。你是很难做好数据分析岗的。

可以说,你的学习能力决定了你数据分析的天花板。

2. 延迟满足

数据分析的学习之路是非常曲折的。

对于业务的同学来说,投放两个不同的广告。他们的转化效率,阅读量等等,这些数据是马上可以得到的。很快的对比出不同方案,他们之间的优劣。

对于技术的同学来说,他们的学习依然是可以及时反馈的。学习到一种新的算法,马上可以通过代码进行尝试。

但是对于数据分析来说,他们的学习就很难得到及时反馈。因为数据分析更多的是结合整个企业的经营状况。为高层提供战略决策的支持。而战略的落地是一个长期的过程,也很难设置对照组。比如,你通过商业分析最后得出结论,目前的业务瓶颈不是供给,而是需求,所以要加大营销的力度。之后你很难验证这个决策究竟是对还是不对?可能之后的整体业绩真的变好了,但是这究竟是你的策略奏效了,还是原本大趋势就是如此?如果这个决策本身是错误的,但结果看起来还可以,那你之后可能会继续重复这样的错误,在经历过几次错误之后,你才会认识到”原来之前那次是运气好”。所以为什么有经验的数据分析师的薪资那么高?因为之前的公司已经给他们付出了足够多的试错成本,犯错的几率更低。

要成长为一个具有优秀商业理解能力的数据分析师,需要几年甚至十几年的努力才可以达到。这就要求你有延迟满足的能力:不要想着我今天学的东西,马上就能让自己成为非常厉害的人,这是不现实的。

3. 执行力强

做数据分析工作。百分之十左右的时间是构建分析思路,百分之七八十的时间是处理数据。还有百分之二三十的时间是汇总结论和汇报。

由于一个问题的解决方法绝对不是唯一的,一定可以从不同的角度解决同一个问题。而且不同的解决方案之间的成本差异往往又是巨大的。所以很多人喜欢在最初的构建思路上面,花费很多时间。美其名曰“要找到一个更好的解决方案”。但实际上,这种情况很可能是拖延症。他们只是不愿意面对那长时间的枯燥的数据处理,他们更喜欢在思考解决方案的时候享受智力上的优越感。

而商业问题变化很快,我们往往不需要找到真正的最优解。只要当下能够解决问题,并且付出的成本是在可接受范围之内,就是一个好的方案。

所以优秀的数据分析呢会先构思一个看起来比较可行的分析思路,然后赶紧开始做后续的工作。这就需要比较强的执行力。

4. 刨根问底

中国的应试教育培养出了很多服从权威的同学。你告诉他一个观点,并告诉他就按照这个做,这类同学不会怀疑这个观点的正确性,会全盘接受。

不过会有一小部分同学,他们很喜欢刨根问底,喜欢思考为什么?不管是老师告诉他的,还是课本上写的,他都会去想为什么是这样。

在生活中,这些同学在看到身边的一些现象时候,也会去思考为什么是现在这个样子?比如他们会思考为什么社区团购突然就火了?为什么《你好李焕英》会火?等等。

数据分析的工作很多就是找出“为什么”,如果你喜欢刨根问底,那么你是比较适合做数据分析的。

5. 逻辑能力强

逻辑能力是数据分析师必备的一项能力。如果你还是学生,如何衡量自己有没有逻辑思维能力呢?我觉得喜欢看智力题和推理小说的,一般来说是比较适合的。

智力题类似这样:

一个人带着小狗和2只羊过河,只有一条小船,每次只能带一只狗一只羊,并且不能让狗和羊单独待在一起,该怎么办?

这种智力题可以筛选出那些逻辑分析能力强,思维比较灵活的人。

还有些同学喜欢看推理小说,尤其是本格推理的。这些同学喜欢推理,喜欢从局部的小细节中还原整个事件的全貌。这种思维习惯也非常适合数据分析师。

喜欢智力题和推理小说的同学就算逻辑能力不强,至少证明喜欢逻辑。有时候喜欢要比擅长更重要。

二、一些无关的因素

除了适合数据分析的要素,还有一些同学问的比较多的,但是和数据分析影响不大的特点。

1. 我很内向,适合吗?

内向和外向对数据分析来说,没有那么重要。这不是决定数据分析工作能力的一个重要标准。

外向和内向的分析师都有他们的生存空间。如果你性格比较外向,擅长和同事们处理好关系,那么你在日常沟通、推进项目落地等方面会更加轻松。而如果你比较内向,但是逻辑思维清晰,业务理解强的话,业务同学依然会和你合作的很好。更重要的是你能不能把话说清楚,逻辑是否严密。

况且没有一个人是绝对的外向或者内向。很多同学是在陌生人面前内向,在亲密的朋友面前很外向。如果你找到一家氛围很nice的公司,那么你也有很有可能会从内向变成外向。

2. 女生适合吗?

对于女生来说,数据分析是非常适合的岗位。现在很多公司的数据分析大部分都是女生。

一个原因是女生相对来说比较细心耐心,而且女生比较容易和他人进行沟通,本身就适合做数据分析的工作。

第二个原因呢,是男生往往都从数据分析转岗去了业务或者技术。转业务是因为数据分析岗偏辅助,很多男生发现了问题会忍不住自己转行做业务,发挥更大的能量。而转技术是因为目前的互联网环境下,技术岗的整体薪酬是要比数据分析更高的。

如果你是女生的话,从事数据分析完全没有问题。

3. 文科生可以吗?

数据分析听上去是一个非常理科的岗位,但现在数据分析对于技术能力的要求越来越低。对业务方面的要求会越来越高。对于文科生来说,文科生的长处在于表达沟通能力。你只需要掌握一些基本的数据处理技能,做数据分析是完全没有问题。当然前提是要找到更偏向业务的分析岗位。如果走技术路线的话,还是有一定的难度的。

4. 跨专业应届生合适吗?

跨专业的应届生在我看来谁要技能合格,做初级的数据分析肯定是没问题的。但是呢目前的行业现状是数据分析的竞争非常激烈,所以会出现虽然你的实力都符合,但是有人比你更优秀的情况出现。

大厂很容易找到顶尖的人才,所以你跨专业进大厂基本是不可能的,除非你有非常牛逼的项目和实力。如果你有这样的能力,我相信你也不会来看这篇文章了。

小公司的话由于人才吸引力不足,所以还是有机会的。如果你现在还是大一大二,好好花两年时间准备一下,有丰富的项目经历的话进入小公司做数据分析还是没有问题的。

当然跨专业也有跨度大小之分,有些同学是理工科跨专业,相对好一些。文科生跨专业能不能行呢?也是可以的。

目前数据分析对于技术能力的要求越来越低,对业务方面的要求会越来越高。对于文科生来说,文科生的长处在于表达沟通能力。你只需要掌握一些基本的数据处理技能,做数据分析是完全没有问题。当然前提是要找到更偏向业务的分析岗位。如果走技术路线的话,还是有一定的难度的。

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三元方差,公众号:三元方差(sanyuanfangcha),人人都是产品经理专栏作家。专注用数据驱动业务增长,擅长数据分析、用户增长。喜欢阅读、思考和创作。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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