羊群|分析师是谁，谁是分析师？安卓|rivian|汽车行业|特斯拉|滑

编辑导语：若想入行数据分析师行业，也许除了了解数据分析师的日常工作事务有哪些之外，你还需知道一名数据分析师，应当具备哪些能力和性格特质。本篇文章里，作者便对“什么是数据分析师”这一问题发表了他的看法，一起来看一下。

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数据分析师（BI）似乎是个很神奇又扭曲的岗位。校招同学想进互联网但不会写代码怎么办，试试数据分析师。
但几乎每个人都会在反问环节中问【数据分析师平常做什么】。脉脉/牛客TOP劝退岗位，但无论校招社招收简历都收到面不过来。就连分析师本人日常也会在业务听我指挥和我真垃圾两种状态中反复横跳，连岗位属于技术还是非技术都搞不清楚。
麦肯锡七步法告诉我们先定义问题才能解决问题，因此先重点讨论【什么是数据分析师】这一命题，再依据上述命题的结论再进一步探讨【数据分析师需要什么样的能力】。本文不讲分析方法，也不讲具体业务。
一、引子：数羊牧民养了一大群羊，为提高羊群数量聘请了张三疯、张二狗。
张三疯一顿操作后总结道：你的羊群共1583只，其中公羊 228只，小羊112只，母羊1243只。
牧民：这倒是，我以前只知道我的羊群有1500只左右，现在统计数据精确了不少，不过这要如何帮助我提高羊群数量呢？
张二狗进行聚类分析后总结道：羊群分三类，疯跑型、吃货型、安静型。
【 羊群|分析师是谁，谁是分析师？】牧民：这些我都知道，我想知道将羊群分类要如何有助于提高羊群数量？
无奈张三疯和张二狗请出了他们的师傅张大饼。张大饼给出建议：

公羊/母羊比例失调，建议卖掉公羊买回母羊；
为提高羊群增重效率，建议隔离疯跑羊；
依据市场规律，半年后市场羊肉价格达到年中高点，建议半年后卖出。

上述例子在分析师日常工作中并不少见。张三疯兢兢业业每天向业务播报KPI指标，唯恐数据出一个错，每天承受业务数据对不对的灵魂拷问觉得自己离疯不远；张二狗在统计基础上，对用户进行了若干分类并附上生动形象、不明觉厉的名称（eg.金牛、瘦狗），然后被业务强势反问【我都知道，然后呢？】，同时被老板diss【数据结论只有描述没有建议，无法落地】，心灰意冷觉得自己像找不到回家方向的狗。
只有张大饼因为给出了【有用】的建议，收获业务以及老板星星眼若干，享受群内点赞+周报表扬待遇，同时用自己的分析结论为业务和分析团队画了一张香喷喷的饼。
二、初步定义通过养羊业务，我们可以尝试为分析师下一个初步定义：数据分析师是基于对业务内部和外部环境的理解，通过数据搜集、统计、分析，为业务提出切实可行的建议，并推动落地使业务获得商业收益的岗位。
三个要素基于数据、建议、获得收益缺一不可。
张三疯完成了基础的数据搜集的工作；张二狗尝试进行分析，但没有结论；张大饼成功拿到了结论。他们三人也是职场中三个不同层级的分析师的写照。
依据定义，获取准确的数据是基石；统计、分析是手段；提出建议并拿到业务收益是最终目的。分析师的作用，不应仅是数羊，也不应仅是描述现象，而是能明确目的，用数据论据思考业务，提供言之有物的判断和行之有效的建议。
三、能力要求现在可以开始通过定义，自底向上拆解对分析师的能力要求。
1）为了能搜集到分析所需的数据，需要分析师同学具备基础的数据模型建模、埋点设计能力；数据底层对分析师的要求不会太高，必要时能大致设计表关系、表结构、埋点，同时能与ETL/前端沟通清楚需求即可，与产品对技术了解的要求可以类比。
2）为了能有效分析数据，拿到准确结论，首先需要熟悉各类基本的分析方法/套路，其次了解业务。
各种分析方法有很多，从最简单的描述统计分析开始到稍复杂的DID、PSM、回归等等，这些方法的中心思想可以统一概括为：先找benchmark，再比较分析对象与benchmark的差异，理解到这点后针对具体单点问题的分析会变得容易很多，对无法套用固有分析方法的情况也能灵活应对。
如果说分析方法更多要求分析师的逻辑能力，体现的是单点问题解决能力，了解业务则（Business）则对分析师综合要求更高：对外了解外部市场空间/环境/玩家/对手；对内能进行商业分析/洞察/策略支持，同时为了达到对内分析目的，进一步需要分析师有指标体系设计能力以及基础的数据产品/监控体系设计能力。