九道門丨資料分析師必須要數學好才行嗎? 大錯特錯！！

資料分析師是不是必須要數學好？

文科生能不能成為資料分析師？

資料分析肯定只要計算機專業的吧？

企業是不是隻要985、211理工專業的？

很多文科同學在跟阿九聊天時，經常聊到自己是文科生，數理基礎弱，技術底子薄，沒怎麼接觸過資料分析處理方面問題，但對資料分析感興趣，就是擔心自己到底適合不適合這個行業，今天阿九針對這類問題跟大家聊一聊。

基礎認知

資料分析大概是當今大家誤解最深的詞。

資料不等於數字！資料是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納。並不是大量的數字堆在一起就叫資料，你單純整理一些不懂背後含義的資料和你整理你家衣櫃裡的衣服並沒有什麼區別。

就像某個地區所有人兩個月內手機拍的所有圖片，這個算不算資料？能不能分析？當然可以！現在對於資料的定義已經相當廣泛，關鍵在於你是怎樣認識和理解你擁有的資料，如何從裡面挖掘資訊，如何將這些資訊與現實問題聯絡。

分析不等於整理！ 資料分析師歸根到底是分析師，要求的是邏輯思維能力、分析歸納能力，整理工作只要是強迫症就能做得來。

從事分析工作最關鍵的是目的，不管你分析的是什麼資料，一定要有一個明確的目標，將自己的工作放在整個企業閉環中，弄清楚自己的什麼分析為誰提供了什麼價值。

工具和業務

“我沒有學過統計”

“我沒有程式設計基礎”

“我Excel都用不好”

……。

困住大多數文科同學進軍資料分析步伐，就是這些專業技能，但其實它們也沒有那麼高大上，不過是高手們較量用的工具罷了。有些工具簡單粗暴，有些工具酷炫拽，但區別其實也就是修煉的時間長短不同。所有的技能也是一樣，掌握與否只跟你花費的時間有關係。

比工具更重要的是，你要明白你的工具是什麼，哪裡能找到，怎麼用才能達到最大殺傷力，這就是業務。業務更像是方向，讓你更加透徹的理解自己技能使用的邏輯在哪。

場景是什麼？需求是什麼？我能用什麼解決一個什麼問題？怎樣為企業/自己帶來價值？效果怎樣？怎樣監控？如何最佳化或替代？當你站在更高的角度看你所使用的技能時，你的思路會更加清晰。

方向的認知

好的資料分析師不止一種，你想成為哪一種？

一是資料開發方向，偏技術型，包括開發工程師、挖掘工程師、演算法工程師、數倉工程師等等，這些崗位對程式設計和程式碼能力要求很高，對學歷、專業、畢業院校的要求也都相對較高。

二是資料分析方向，偏業務型，主要是透過資料的價值來驅動企業發展，這也是現在企業數字化轉型最需要的人才。偏業務型的資料分析師對程式設計、程式碼能力要求較低，只需要知道怎麼去利用工具掌握工具，偏業務型的資料分析師文科生可太能勝任了！

那麼好的資料分析師要具備哪些技能？

一、分析工具

例如Python，SQL，Excel，Tableau等等，學習工具最好的辦法就是頻繁用它，變著法兒用它就行了，千萬不要抱著一本《XX語言/工具大全》然後從頭讀到尾，這樣不光啥也沒記住，還會打擊積極性。

二、業務理解

你要了解的：

1。 公司自身商業邏輯，企業定位，品牌優勢，客戶屬性…

2。 競爭企業有多少？什麼情況？優劣勢分別是什麼？所在行業什麼情況？

3。 交叉行業有多少？整體情況如何？

三、分析思維（非常重要！）

思維方式決定一個人，分析思維的能力強弱也決定了一個業務型資料分析師命運。提到分析必須提麥肯錫，推薦《金字塔原理》這本書（阿九這裡有電子版哦，想要的同學私信阿九”資料分析師“）。

所以最終結論：無論你是文科生、理科生、藝術生，在職業的道路上，先想清楚自己想要什麼，再以此為導向培養自己相應的硬技能和軟技能，這樣要比埋頭自學更容易達到好的效果。