“他们需要从数据中找到有用的真相，然后解释给领导者。” – Rchard Snee Emc

今天这个标题有点大，内容可能涉及的比较多，但也是数据君多年来一直想写的，却一直不敢写的。微博玩了7年，已有近120万的粉丝，微信玩了4年多，也有20万+粉丝了，许多人都知道这个账号，但从来不知道运营这个账号的是一个团队还是一个人？

我的数据分析师经历

第一阶段：与数据的接触

大学时代我的专业是统计学，一个二流本科里面的王牌专业，但是毕业后（2006年）发现很难找到对口的专业，于是选择了北上，在北京漂泊一个多月，身上的钱也快花没了，这时突然有一家调研公司电话让我去面试助理研究员，于是经过几轮的面试，我荣幸的加入了这家公司，月薪2300。心里想着终于可以玩我大学时代学的那些相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析等等，可去的第一天就让我录入数据，那时候问卷录入数据用的是EpiData，这个软件的界面当时无比难看，纯蓝屏+白字，干了6个月后感觉眼睛都散光了，不但没用到什么算法，连excel+PPT+spss这些基本的操作设置界面都快忘记了，于是偷着去巴结项目经理让给我一些报告看看，慢慢找到了一些数据运营到商业环境的感觉。

调研行业的可以看看，这个行业很锻炼人：

《市场研究定量分析方法与应用》、《不做无效的营销》

第一阶段此图代表我的心

第二阶段 自学数据分析，交行业朋友，扩充人脉

心里想着这样下去也不是办法，于是自己下班没事就去网上找一些数据，斥资买了一台笔记本，下班后一边看书一边操作，但是这样的学习方式，弊端就是自娱自乐，只能提升操作技能方面的能力，很难去全面理解数据的运营。之后又去上一些论坛、加入一些数据分析相关的QQ群，那时候的群、论坛、博客都很活跃，记得当时常看的有：小蚊子乐园、大城子、数据化管理、中国统计网、数据挖掘论坛、3see 等。那时候数据分析的资源很少不像现在这么多，于是慢慢认识了许多大咖，私下与大咖们交流，咨询语言程序、分析思路、软件操作、PPT制作，甚至职业规划方面的问题，一直断断续续和大咖们保持联系到现在，开始慢慢的品味数据的魅力

推荐几本适合自学的书：张文彤老师《spss操作实战》、《谁说菜鸟不会数据分析》、《数据化管理》、《excel图表之道》

第二阶段，这张图，学学学

第三阶段：主动申请参与项目、挑战自我

纸上谈兵终觉浅，有一天，我记得是北京“柳絮”乱飘的季节，我一大早去了老板的办公室，给老板表达了我的想法，谈了很久很久，谈最多的是我对目前报告的一些看法和提高数据分析效率的方法，比如当时许多数据分析师不会excel的VBA、spss里面的syntax语言，更不用说SQL了。于是用这样类似“程序员”的角色慢慢加入到了项目里面，至少高级研究经理开会讨论的时候都会带上我，跟着项目跟了一年多，薪水涨到了4500，记得很清楚那一年是2008年。在这里才懂得，ETL有多苦逼，你熬通宵出来就是为了那几个数，就是为了满足领导的那句话….

推荐去：

excelhome论坛、人大经济论坛、天善智能

第四阶段：真正意义的数据分析师

心里想着一直在第三方调研公司干，做的项目很多，但是对每个行业都了解的不是特别深，想去真正的企业去看看，去招聘网站找了一圈，没有找到合适的，那个时候互联网还没这么火，需求也没这么多。最后经过行业朋友介绍，去了一家为运营商做数据分析服务的公司，月薪给到了7000，职位名叫运营分析师。在这里才慢慢开始做全套的服务，压力也是很大的。从商业问题的理解、提出数据需求、建立数据分析模型、分享部署等都要自己去跟进去参与去实施，那时候伴随我的工具基本上是：思路梳理（mindmanager、各类成熟分析模型，如SWOT）、数据（oracle、 Sql、UltraEdit、excel）、分析类（spss、sas、clementine）、展示类（PPT、水晶仪表）；心里想着一直在第三方调研公司干，做的项目很多，但是对每个行业都了解的不是特别深，想去真正的企业去看看，去招聘网站找了一圈，没有找到合适的，那个时候互联网还没这么火，需求也没这么多。最后经过行业朋友介绍，去了一家为运营商做数据分析服务的公司，月薪给到了7000，职位名叫运营分析师。在这里才慢慢开始做全套的服务，压力也是很大的。从商业问题的理解、提出数据需求、建立数据分析模型、分享部署等都要自己去跟进去参与去实施，那时候伴随我的工具基本上是：思路梳理（mindmanager、各类成熟分析模型，如SWOT）、数据（oracle、 Sql、UltraEdit、excel）、分析类（spss、sas、clementine）、展示类（PPT、水晶仪表、BI工具）；

推荐书籍：

《麦肯锡意识》、《麦肯锡工具》、《麦肯锡方法》、《深入浅出数据分析》

四阶段，找个高大上的！

第五阶段  转型、跟潮流

突然有一天被邀请去中关村参加一个互联网界的数据分析师交流会，我发现他们聊的许多工具（Google Analytics、webtrends、Clicky）我都不知道，和我一直做的数据分析貌似名同意不同，后来经过很长的一段时间学习，我发现其实网站分析很有意思，比如小区保安的三问：你从哪里来？你来干什么？你要去哪里？在这些分析软件上展示的淋淋尽致，于是自己就去报名参加了一些网站分析师的活动，也付费参与过一些循序渐进的课程，说实在话，这个领域的工具对数据分析师分析思路的扩散很有意义，他们把整体行业的分析提炼成一个强大的分析系统出来，比BI要强大的多，推荐大家没事去看看学学这些系统，毕竟多一份技能就多一份机会多一份加薪的机会。

2012年年初被一家猎头公司推荐到互联网公司做数据分析，那时候互联网行业疯狂的挖数据分析师，再加上我自学过网站分析，面试时发挥的还行，薪水就到了1.8w，这时候才是真正意义的过万了！

其实我们这个行业要感谢互联网，没有互联网飞速的发展，这个行业的薪资真的令人堪忧。

推荐几本书：《网站分析2.0》、《流量的秘密》、《网站分析实战》

五阶段接带个光环吧….

第六阶段：大数据来袭，各类炒作满天飞

一觉醒来，大数据这三个字满屏幕的飞，无数什么发言稿、什么文章、什么分析报告、什么内容都要加上“大数据”三个字，你才会觉得你很牛B，没办法我们改变不了世界，我们就要顺应潮流，于是开始学习hadoop、mysql、分布式、云计算等，这时候文本数据也开始被大家重视，复杂的数据格式也慢慢有技术来去解决，慢慢都开始学R、phyton、shell、hive，这时候我感觉自己又回到了程序员时代，与时俱进，先学着吧。出去和别人交流时至少知道点什么，要不人家会小看你的，哈哈哈…..其实数据分析师是一个多技能的职业，你不但要懂技术、还要懂商业、还要懂如何去呈现自己的成果、更重要的是你要懂博弈。这时候的薪水你们猜猜？

不过有几本书还是很不错的：《大数据时代》、《大数据》、《数据之巅》

这个阶段我感觉变成….

最后总结一下，，写几点自己的看法

1、判断一个企业重不重视数据，不是看它有多么炫的系统和图表，而是看老板；

2、要让数据发挥价值，不是一个系统、一个PPT的问题，而是部门职能高低的问题；

3、不要被高级的数据分析迷失方向，我们要更懂得数据的真实性和完整性，毕竟万丈高楼平地起；

4、看任何数据分析不要轻易下结论，要参透数据的采集方式、数据的偏差风险；

5、巧妇难做无米之炊 ，对于现在的技术这不是借口，爬虫软件一大把，我们要大胆去尝试、大胆分析、让同行去骂；

6、一定要记得让市场、让业务去验证我们的分析成果，形成闭环，要不永远得不到“真经”，黄婆卖瓜自卖自夸；

7、别让自己沦陷为ETL工程师，那样你永远体会不到上层数据化运营的价值；

8、不断提升自己的综合能力，打铁还需自身硬，多一份技能多一份自信；

9、尝试写作，有时候写作是对自己能力和成果性学习的提炼和总结，数据君就败在这点，懒！

10、多问、多学、多交流、多主动去承担一些意外的分析，这才是提升自己最快的方式

11、现实中掌握一、二种主流的语言和软件即可，工具是为我们服务，提高效率的

12、技术永远在前进，商业环境也日益复杂，不进则退，要有危机感

13、数据要多方去验证，遇见异常数据要看数据背后的业务，千万不可一键delete

14、学会主动在所在企业组建数据分析兴趣圈，定时去互相交流，你主动，数据才会和你有故事

好了，就写到这里吧，这就是我！请善待你们身边的程序员、数据分析师、设计师…..他们的职位活在不断博弈的过程中！

本文作者：邓凯

来源：51CTO