很多同學都在問：”數據分析從0到1的文章看多了，咋樣才能從1到10，從普通到優(yōu)秀呀！”今天系統(tǒng)地解答一下?！皟?yōu)秀”是一個形容詞，只有清晰了參照物，才能知道到底什么是“普通”，什么是“優(yōu)秀”。今天就從“普通”講起，想通往“優(yōu)秀”，需要邁過6個階梯。

第一階：搞數據

數據分析最怕啥？

沒思路？

沒模型？

沒圖表？

都不是！

數據分析最怕：沒數據！無論是做啥分析，搞數據，始終是第一位的工作。盡可能多地搞數據，是第一位要求。不然一切免談。

只不過，同數倉開發(fā)不同，數據分析關注的數據，是面向業(yè)務主題的。數據服務的產品、運營、銷售、營銷、售后部門，到底有什么數據，需要什么數據，是數據分析師必須梳理清楚的。

具體來說，包括：指標/維度兩部分。如何衡量是否清晰？可以問自己，以下問題是否清楚。

1、我服務的部門是……

2、該部門屬于利潤中心/成本中心

3、該部門的KPI指標是……

4、該部門的主要流程是……

5、該部門流程中，已采集數據是……

6、該部門現有過程指標是……

7、該部門組織架構是……

8、該部門服務對象分類是……

9、該部門常用分類維度是……

其中：

1、2、3是用來明確主要KPI指標的，這是數據分析的源頭和關鍵

4、5、6是用來搭建過程指標體系的，解釋KPI指標如何達成

7、8、9是用來篩選關鍵分類維度的，當KPI指標波動，從這些維度做拆解

很多同學習慣于在現有寬表上跑數，向上不清楚業(yè)務流程、業(yè)務目標，向下不清楚數據來源、數據采集，每天忙著按需求單跑數，連跑的數是啥意思都不懂。這樣就限制死了自己的發(fā)展空間，無法進一步提升能力了。

第二階：定基線

做到第一階，至少能看懂自己跑的數據了，知道每個數據是用在哪個部門，哪項工作。下一步最關鍵的是……？

有的同學可能不假思索地說：建模！還沒到這一步哈。下一步關鍵的是：定基線。知道自己看的數據，常規(guī)形態(tài)是啥樣的。知道什么算正常，什么算不正常。

這一步非常重要！因為數據本身沒有含義，數據+標準才有含義。而并非所有指標，業(yè)務方都會給出標準的。很可能，只有銷售數據才有具體到每天的考核標準，其他數據得憑經驗、憑常識、憑分析定出基線（如下圖）。

很多同學無法解讀數據，做的分析不被業(yè)務認可，都是因為沒有跨過這一臺階。最常見的，看到指標跌了，盲目做了一堆交叉，然后業(yè)務方輕飄飄地：“這是正常波動”。

然而第二天又有同樣幅度波動，業(yè)務方卻急著煙熏火燎：“這么大波動你都看不到嗎！”……被這么折騰幾次，就會信心全無，懷疑人生。所以想進步，就不能被業(yè)務方牽著鼻子走，得自己有定基線能力。

第三階：拆因素

跨過第二階后，數據分析師已經對業(yè)務常見走勢，有充足的了解。并且，自己有能力做判斷，就能識別出異常狀態(tài)。并非所有的異常都不可控，有相當多的異常是可觀測因素導致的，比如宏觀環(huán)境，比如營銷動作、推廣計劃。此時，要先有能力先把這些明顯可識別的“白犀?！闭靼?#xff0c;再來談其他“黑天鵝”問題。

看到這里，肯定有同學會說：“老師，這個簡單，我的PEST，SWOT，4P已經按捺不住了，來吧！”然鵝，沒卵用。你看那么多PEST的文章，有一篇教過你怎么量化P、E、S、T四個指標不???

所以這一臺階，叫“拆因素”，即把這些影響業(yè)務的因素，拆解到可以量化的，能用一個或幾個數據指標表現，并能與內部數據結合分析的程度。拆因素可能有若干數據形態(tài)，比如：

1、0、1形態(tài)：有XX因素、沒有XX因素

2、分類形態(tài)：同一事件，A\B\C三種狀態(tài)

3、連續(xù)形態(tài)：能用一個連續(xù)型指標，代表該因素

具體怎么拆，是需要大量分析工作做基礎的，最后能沉淀下來的，就是最有價值的經驗。

第四階：測細節(jié)

跨過第三階段后，數據分析師能對明顯的，重大的影響因素做出判斷。想要進一步提升，就得深入到細節(jié)中，了解活動到底怎么做的，產品到底怎么設計的，用戶到底需求什么。這些已經觸及業(yè)務的核心，因此很難短時間內搞清楚，需要長期積累。

想做這一步，有2個關鍵工作要做。

其一：打標簽。

越是觸及業(yè)務核心，連續(xù)型指標能描述的情況就越少，越需要打標簽。類似用戶情緒、喜好、產品功能點、營銷邏輯，都是靠標簽來描述和量化的。準確地打標簽，將業(yè)務量化，做出清晰的分類，是高級數據分析師的技能。不是說把數據庫里的，現有的維度表拖出來就完事。

其二：做實驗。

可能有同學會說：ABtest我現在也經常干，為啥感覺不到進步呢。注意，現在的ABtest，很多是產品驅動的，不是數據驅動的。鬼知道產品經理從哪里搞了2個版本，扔過來就測，然后讓數據分析師解釋差異。這是非常本末倒置的，只會讓人陷在瑣碎的數據里。

一個正式的實驗，是：

1、有清晰的改進目標

2、有清晰的改進邏輯

3、有關鍵改善過程指標

4、有環(huán)境控制變量

5、有組間差異預判

謀定而后動。這樣才能在解讀實驗數據的時候剔除各種雜糅因素，得到正確結論。當然，想做到這一步，需要業(yè)務的配合和參與。如果業(yè)務真的很喜歡自說自話，就靠數據分析師個人能力，至少推動剔除一些明顯容易雜糅的因素。

第五階：理邏輯

邁過第四個臺階，數據分析師本人已經可以實現：描述問題-發(fā)現問題-解釋問題-檢驗效果的閉環(huán)了。單純站在數據角度，已經是個完整的能力閉環(huán)。

但僅有數據能力閉環(huán)是不夠的，因為在企業(yè)里，相當多的問題不是來自技術，而是來自業(yè)務。更有甚者，是來自業(yè)務方的屁股決定腦袋，來自業(yè)務方急功近利、大干快上，來自業(yè)務方事前拍腦袋，事后拍大腿。

因此想要讓數據更好地展現價值，就得有能力應對現實問題。在千頭萬緒中，梳理清楚問題邏輯，找到正確的答案，或者至少給自己找到脫身的辦法(如下圖)。

這時候“理邏輯”，重點是把口語表達的，不可量化的業(yè)務邏輯，轉化成數據可驗證的邏輯，并且選擇合適的數據方法得出結論。除了數據能力，還需要數據分析師有業(yè)務洞察，有一些職場溝通技巧，才能完成任務。

第六階：組模型

有了以上五個階段的積累以后，你已經能完全在一個行業(yè)里混得如魚得水了，不但能做好基礎數據服務，也能協(xié)助業(yè)務做出業(yè)績，更能以客觀中立的態(tài)度贏得老板的信任。

此時，可以更進一步，提煉一些屬于自己的模型出來：

如果用少數關鍵指標就能概括這個行業(yè)的問題，可以捏個業(yè)務模型

如果某個業(yè)務場景，用特征+算法能得到很準確的預測結果，就固定成該行業(yè)算法模型。

搞完了，記得也取四個英文字母做名字以體現檔次。

做這一步，不僅是為了沉淀經驗，提升逼格，更是為了遷移知識，擴展使用范圍服務的。很難保證人一輩子都不換行，掌握了優(yōu)秀分析能力的人，干一行就是一行專家。而遷移知識，靠的是模型的總結與經驗積累，兩者缺一不可。

小結

縱觀整個成長階梯，核心就是：數據分析師要能剝絲抽繭的解決復雜企業(yè)問題，這樣培養(yǎng)能力，才是我們自己安身立命的法寶。

很多在校的，剛畢業(yè)的同學們，還習慣于沉浸在書本中，總覺得越難的知識越牛逼，一本統(tǒng)計學有19章，那第19章肯定比18章牛逼……這樣單純堆疊知識點，可以無窮無盡卷下去，但是對于提升實際能力幫助甚小，非常不推薦哈。真有興趣搞這些，推薦去純科研。

特別是，數據分析本身就是一個面向不確定性，用數據方法解決企業(yè)經營不確定性的工種。把數據采集上來，服務好管理層，推動業(yè)務實現業(yè)績，至少就有一個公司數據部門總監(jiān)位置在召喚，合理而不為呢。與大家共勉！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析如何从1进阶到10？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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