技能+崗位，你正在逐漸失去職場競爭力

職場，就像是修羅場，有的人經歷飛速成長階段一步一步走向人生巔峰，也有的人迷茫在自己職場的方向，無法自拔。當然，職場上沒有人不希望升職加薪，獲得更多的晉升空間。

疫情期間，大多數白領都經歷了一些「職場灰暗時刻」。裁員降薪一度成為較普遍的現象，年長白領的工作機會在變少，年輕白領的工資縮水。面對不確定的大環境，唯一的確定因素就是自身職場競爭力。由此可見，一個人如果想混的開，關鍵在於他能給企業帶來什麼樣的價值。

如今，我們生活在數字化的浪潮下，在各行各業的發展中，數字化轉型都是繞不開的話題。

企業在發展過程中會遇到大量的資料，它是數字化轉型的基礎，資料找不到、看不懂、不準確、不及時，都會成為企業數字化轉型路上的重大阻礙，這個時候就需要用到資料分析師。

資料分析不是簡單的「分析資料」，它是一種解決問題的方法，一個解決問題的過程，甚至可以認為是一種方法觀。作為一名資料分析工作者，這裡所說的資料分析是一個相對狹義的概念，如果沒有合理的執行體系和標準化的工作流程，就會形成表面化的錯誤，從而影響到工作效率，更重要的是影響最終的分析結論，都說「按流程辦事」，資料分析也不例外。

1、明確目的

用資料說話，從資料分析的角度解決問題，用資料支援結論。從監測角度來說，業務問題一般以兩種方式出現，第一種是在長期監測中發現某一環節運行異常，另外一種是在開展業務任務時即時遇到阻礙，不管怎麼樣，問題擺在面前需要解決。

在開始資料分析之前，必須明確要分析什麼，要解決什麼問題，一項資料分析，不是一蹴而就，需要過程，如果不能做到有的放矢，多半會導致分析方向發生偏移，盲目無序的開頭將導致後續的工作白白浪費。發生了什麼？為什麼要這樣做？要得到什麼？如何得到？等等這些問題需要在分析之前弄清楚，只有先明確了目的，對資料分析的主要內容有針對的瞭解，才能作出合理有效的解決方案。

2、獲取資料

按照資料分析的目的、具體內容，收集所需資料，此時最重要的是保證獲取資料的真實可靠性。這些資料來源就像蓋房子打地基，沒有這個基礎，不管採用多麼高階的分析方法都是白費力氣。「garbage in，garbage out」。另外，不要過於期望一口氣將所有資料都採集全，在預處理和資料分析階段你可能會發現還缺少某一部分資料來源，這是反饋調節的過程，需要耗費大量的時間反覆甄別。

3、預處理

現在儲存於後臺的資料太多了，以前做項目擔心沒有真實可靠的資料，現在這個問題沒有那麼複雜，但資料太多卻引發了其他問題。辛苦採集到的資料口徑不一致，儲存格式不同，不符合資料分析要求還有待派生新的變數，這些過程看似簡單卻非常有必要！

僅僅預處理以上這些問題還不夠，當資料分析方法複雜時，我們還需對採集的資料進行篩選構成小的資料集，對於資料集中變數的分佈、缺少、描述統計指標進行一定程度的分析。可以說，獲取資料+預處理將耗費整個執行過程的大部分時間，很繁瑣，但非常的重要。

4、資料分析

在這個階段建議採用簡單有效的分析方法，切記不要「為了分析而分析」。資料分析方法有很多種，不一定越是高階的方法就越有效。資料分析的工具也一樣，能用Excel就不用SPSS，選擇合理得當高效的方法和工具，只要能解決問題即可。如果你很自信，可以合理選擇有效駕馭，那選用一些高階的方法和工具對提高整個資料分析過程的權威性、專業性、精確性都有非常之大的幫助。

和前兩個環節一樣，這個過程也是費力不討好的，而且伴有枯燥、沮喪、焦慮等心態，不斷調整自己的心態也是這三個階段的重點和關鍵。

5、提交報告

做一個數據分析的項目，不能不下結論！

雷聲大，雨點小的事情，作為資料分析師千萬要避免發生。提交資料分析報告，提出解決問題的方案或建議，對業務問題進行及時處理，養成這個良好的習慣。資料分析報告採用PPT格式、Word格式都可以，做到結構合理、結論堅定，圖文並茂。

這個階段切記不要搞得太花哨，語氣低調不要太誇張，有自己的結論，有自己的觀點，能有效解決問題，並針對類似問題進行監控，防止再次發生。

按流程辦事的好處就在於各環節的不斷反饋，出現偏差時返回到各個環節進行稽核優化，突出解決問題的主線，總之一句話，資料分析不是兒戲，需要一個相對標準化的流程來遵循。

目前資料分析幾乎覆蓋了所有的行業，網際網路、金融、諮詢、電信、零售、醫療、旅遊等，涉及崗位包括大資料、資料分析、市場、產品、運營、諮詢、投資、研發等。

這是在某招聘網站擷取的資料分析師就業薪資，可以看到擁有一年工作經驗的資料分析師薪資就可以達到10K以上。