爱华网程阳：由百度指数谈数据分析师十大问题
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以下来自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9bed162b0102vx29.html
【1】如何做好数据分析？
分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做，你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这样你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。
【2】如何做好数据挖掘？
数据挖掘和数据分析在我认为，都是实现数据价值的“工具”、“方式”。数据挖掘相对于数据分析来说，入门的门槛会更高一些，对于数据挖掘方法，挖掘工具要求更高。但做好数据挖掘，参考数据分析。
【3】需要看什么类型的书？
很多刚做数据分析的朋友喜欢问：我想做好数据分析师，要看什么样的书？这个背后的逻辑是不是说你看了别人推荐给你的书，你就可以成为很厉害的分析师？
我的观点是：书是一定要看，而且有机会的时候多看看书。但是一定要明白，看书对你的价值体现在哪？
数据分析更多是干，实践中成长的。
【4】做好数据分析需要什么样的技能？
我想做好数据分析，一定要会SAS、SPSS、R吗？
基本的统计知识肯定要掌握的，但分析师目前主要还是以SQLEXCEL PPT来完成一份分析报告。
【5】什么专业才能做数据分析？
现在招聘数据分析大多数都是要求：计算机、统计学相关专业。但是我相信未来数据分析招聘的专业会越来越宽，而且很多管理类（营销、管理学、情报学等）专业毕业的人会是比较受欢迎的。因为当大家对数据分析理解越来越深的时候，会发现数据分析核心的能力还是在：分析数据，然后与商业结合。
【6】数据分析的价值？
基于历史数据，来告诉相关人的业务情况是怎么样的，结合对于公司业务模式的理解，一起制定相关策略，帮忙公司实现业务目标。
基于公司内、外部的数据，结合分析师对于公司业务的理解、行业发展趋势的理解，提出公司及行业发展趋势，为公司制定相应的战略提供参考。
从经典的数据价值金字塔来说，如果你仅提供数据，不是数据分析，那是在做最传统的BI工作；如果你给出了信息，恭喜你已经开始在做数据分析了；如果你给出了“知识”（在我认为，就是给了观点、建议、方案，而且是基于数据得到的），欢迎你进入到数据分析师的世界；如果你能做出数据产品，把知识深沉下来，你是一名出色的数据分析师。
【7】数据分析，到底是分析什么数据？
分析公司内、外部的数据，内部的数据有以下几类（以电子商务为例）：
1、流量数据或者说网站的点击流（日志）数据；
2、订单数据；
3、商品数据；
4、会员数据；
5、供应链相关数据；
6、客服数据。
不同公司对于数据收集的粒度、完整性不一样。是否所有公司都要把所有的数据都收集下来？我的观点是：如果允许，当然越多越好。但是很多是时候是要分析师对评估哪些数据需求收集，保存多久的数据。分析师一定要有ROI（投资回报率）的意识。
那种数据都没有积累多少，就号称自己是大数据的公司，号称通过大数据建立竞争优势，你觉得可能吗?
【8】数据分析有几种角色？
数据分析：助理分析师、分析师、高级分析师、资深数据分析/数据分析专家、商业分析师；
数据产品经理：我特别喜欢这种角度，我觉得真正的数据分析师，应该有产品的思维逻辑。因为不管你在做报表、报告、系统，那怕是一个简单的数据需求，你都可以理解为一种数据产品。(什么是产品？产品是解决目标用户的问题。请分析师都牢记这一点。)
数据挖掘：数据挖掘工程师、资深挖掘工程师；
【9】什么样的人适合做数据分析？
除了需要相关的基本的技能外，也许下面的内容对一个数据分析师成长更为重要：
1、看到数据有兴奋感的人。有兴奋感说明你有兴趣，那说明很会有意愿把数据分析好。
2、愿意学习的人。你分析的内容永远不会一成不变，即使你分析的主题是相对固定，但业务是变化的，你需要不断的学习业务，与不同的人沟通，吸收别人的观点。所以分析师一定要报着学习的态度。
3、逻辑思维较强的人。数据分析师想要把你的分析做好，一定要有结论思维。
4、表达与沟通。因为数据分析最终价值的实现，一般来说不会是分析师亲自去制定或者实施。所以你需要很有条理、逻辑清晰地向别人表达，让业务方认识到你分析结果的价值，从而影响业务方去愿意使用你从数据中得到的观点。
【10】数据分析师的职业发展前景怎么样？
在百度指数中查询一下“数据分析”看看，整体趋势是向上的，个人对数据分析师的职业发展前景是非常看好的。
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