醒醒，會 Python 不等於會資料分析

2021-08-20 03:04:03

在領英近期釋出的《2021年行業資料分析報告》中提出了三大新興職場趨勢：

「
☆COVID-19影響而迅速興起的大健康/醫療職位
☆具有「數字化原生」基因的職位
☆傳統行業與數字化融合發展的職位
」

在對這三大趨勢的拆解中，「資料分析」作為高頻詞出現在了多個企業高需崗位的人才技能要求裡。

不管你是沒有多少經驗的職場小白，還是已經深諳職場之道的老鳥，在迎接這波人力更迭的大潮時，你都需要接收到這樣一個已經非常明確的訊號：數字化時代下，人人都需要有資料分析能力。

但如果你把「有資料分析能力」等同於「工具和方法玩的溜」，那麼恭喜，今天這篇文章中的踩坑人說的就是你。

何謂資料分析能力？

我瞭解過有不少圈子裡的朋友在對資料分析有清晰認知前，就已經花了不菲的價格和大量的精力去專門學習各種工具軟體，以證明自己是數字人才，有資料分析能力。

在這裡，我想說：不是學會了Excel、SQL、Python、R這些工具，就能做好資料分析！

對於做業務的個人來說，資料分析能力的核心不在方法和工具，而在於資料思維；而對於一個公司來說，最重要的是能利用資料來實現企業在管理、運營、營銷等重要環節中的增長。

有不少企業管理者反映，具備業務能力同時又懂資料分析的人才太稀缺了，甚至可以說絕大多數在做「假」資料分析。比如：資料分析只用在覆盤環節，每次做總結時，才把資料羅列一下，看似分析了一大串，實際上對業務沒有任何幫助；資料解讀也只停留在表面，「分析」完資料之後，也沒有用上資料思維來解決問題，最後的決策仍是「拍腦袋」。

只是有工具應用能力的你，可能就是一直在做「假」資料分析，或者說你只能算是個工具人。

86%的網際網路新人在剛接觸高資料技能需求的業務時，因為沒有系統的資料思維能力，很容易出現以下3個局面：

1.會用工具「做圖表」，但不會「分析」：在統計資料上面花費半天甚至一天的時間，最後卻沒有得出有效結論；

2.工具的使用無法有效滿足業務需求：平時對工具的常規功能操作很熟練，但遇到量大的資料就一頭懵，對如何理出「更匹配業務需求的資料」無從下手；

3.缺乏資料思維，更指不上提供策略支援：沒有系統學過資料分析，不知道如何拆解資料指標，多維度衡量產品、運營現狀。

以上都是大家日常資料分析經常做的「偽資料分析」，看似做了一堆資料分析，但都沒有根本發揮資料分析價值，沒有為個人或者企業帶來收益。

當然，這樣的人更不能說是「企業需要的數字人才」了。