作为数据分析师如何增加价值

成为“真正的”数据分析师的旅程

让我们先快速总结一下关于分析的三个常见误解：

1. 分析是统计。 （不。）
2. 分析是数据新闻/营销/讲故事。 （不。）
3. 分析是决策。 （不！）

误解 #1：分析与统计

虽然他们使用的工具和方程式相似，但分析师和统计学家接受过培训，可以从事截然不同的工作（在此处了解更多信息）：[0]

分析可帮助您形成假设，提高问题的质量。

统计数据可帮助您检验假设，提高答案的质量。

误解二：分析与新闻/营销

分析不是营销。不同之处在于，分析是关于扩大决策者的视角，而营销是关于缩小它。

分析是关于扩大决策者的视角，而营销是关于缩小它。分析师首先为他们的决策者服务。

同样，数据新闻/讲故事是关于以小方式吸引许多人的兴趣，而分析是关于以大方式满足少数人的需求。分析师首先为他们的决策者服务。 （在这里了解更多。）[0]

数据新闻/讲故事是关于以小方式吸引许多人的兴趣，而分析是关于以大方式满足少数人的需求。

误解 3：分析与决策

分析服务于决策制定，但它是一个单独的角色。*

如果我是你的分析师，我不会在这里为你选择（即使我可能比你拥有更多的领域专业知识）。你必须把我提拔为决策者，这才是合乎道德的事情。

如果您希望某人作为分析师-决策者混合体工作，请了解您要求将两个角色合二为一，并明确分配该职责。 （在这里了解更多。）[0]

*我经常被问到的一个问题是，“如果我被要求服务的决策者不称职，我们该怎么办？”完全正确——如果你的决策者不熟练，事情就会变得棘手。到这里来找我的答案。[0]

业余爱好者与专业分析师

既然我们已经回顾了对这个角色的一些误解，我们准备通过业余分析师和专业分析师之间的差异列表回到我们的旅程。我们在我之前的文章 [1] [2] [3] 中详细介绍了前 7 个，现在我们已经为 #8 做好了准备。[0][1][2]

数据专业人士与业余爱好者的区别 #8 — 知道如何增加价值

人们不断将“了解业务”列为分析师职责的一部分，但很少有人清楚地解释这与他们的价值有何关系。

那些受雇于混合角色的人做了一件让那些没有工作的人感到困惑的工作。

部分困惑来自于误解决策者的工作和分析师的工作之间的区别（见上文）。你们中那些被雇用为决策者和分析师的混血儿，做了一件让那些不是的人感到困惑的工作。这可能有助于澄清事情：

• 分析师为他们的决策者服务。
• 决策者为他们的业务服务。

如果您是这两个角色的混合体，那么了解业务就是赌注。作为决策者，定义应如何增加价值、确定优先级并抓住机会优化业务是您的直接责任。我可以写很多关于这个主题的文章，但这篇博文是关于分析师的，所以让我们关注非混合版本。

什么和为什么 – 这取决于决策者。如何 – 这取决于分析师。

决策者什么时候需要分析师？当他们没有时间自己处理、探索和总结所有可用的潜在有用信息时。换句话说，分析师充当决策者的一种感觉器官。决策者的工作是将信息转化为更好的行动，如果他们无法访问太多信息，这是没有希望的。这就是分析师进来的地方。[0]

为了有价值，分析师必须学会有效地为他们的决策者服务。你知道什么比商业知识更好吗？听力技巧。是的，这项工作涉及另一种分析：与真人对话，而不仅仅是一堆数据。您还需要出色的沟通技巧，因为您将增强决策者的感官……因此，您需要将信息从屏幕顺畅地输入决策者的大脑。什么和为什么，这在他们身上。如何，这取决于你。[0][1]

在这三种数据科学专业人士中，分析师最有可能成为决策宝座的继承人。

分析师为决策者服务的基本方式是作为他们的搜索引擎。决策者想了解有关业务的一些事实，您可以为他们查找。这是反应式分析，我们倾向于将其视为分析中的初学者——专家的工作是主动的：这一切都是为了从数据中提取灵感。 （在这里了解更多。）[0]

分析师在模棱两可中茁壮成长。他们的天赋是探索，这使他们特别擅长预见和应对危机。

分析师可以做出的最有价值的贡献是激励决策者考虑他们不知道需要考虑的行动方案。换句话说，成功地寻找值得了解的未知未知数。

努力成为真正的创新者的商业领袖投资于分析。

在繁荣时期，我们称这种工作为“推动创新”和“寻找新的利用机会”。当事情变得艰难时，我们开始谈论“识别威胁”和“防患于未然”。在困难时期，看似不错的创新助推器变成了必备的安全网，但两者是同一枚硬币的两个方面：探索信息以激发领导者提出他们可能不会考虑的问题。 （回答这些问题是另一项工作。）在此处了解更多信息。[0][1]

分析师的工作是用发人深省但合格的可能性来激励高管。

专注于为决策者服务的分析师会努力尽可能地发挥作用：他们进行主动数据探索，预测后续问题，并且通常避免浪费决策者的时间。要做到这一点，他们必须逐渐对除有趣之外的重要事物产生敏锐的嗅觉，这意味着他们自然会吸收决策者的一些专业知识。

分析师可以做出的最有价值的贡献是激励决策者考虑他们不知道需要考虑的行动方案。

如果您对决策者如何使用信息来选择他们的行动一无所知，那么您就无法产生可操作的洞察力。尽管洞察力的可操作性在技术上不是分析师的责任——而是决策者的责任——但实际上，随着时间的推移，这条线会变得模糊。

这就是为什么在三种数据科学专业人士中，分析师最有可能成为决策宝座的继承人……如果这是他们想要的工作。 （还有很多东西要学习，这些东西不会免费提供，如果数据是你的真爱，不建议进行转换。）[0][1]

在培养了解事物发展方向并灵活应对不断变化的环境的能力时，没有什么比分析更重要的了。

总结本节，业余爱好者经常错过分析的要点，并且对价值的来源缺乏连贯的理解。专业分析师是这样理解的：

如果您是混合决策者，您的价值取决于您的决策质量和您采取的行动。你的分析技能是实现这一目标的一种手段——分析只是你武器库中的众多武器之一。

如果您是一名纯粹的分析师，您的价值与您为决策者服务的能力相关，无论是被动的（通过查找回答他们特定问题的数据）还是主动的（通过探索数据以激发他们考虑新的方向，使它们更具创新性和防威胁性）。除了您的决策者的需求和优先事项之外，从任何地方开始都会使您误入歧途。

这就是本文的内容。在下一篇中，我们将继续讨论业余分析师和专业分析师之间的最后两个区别：
数据专业人士与业余爱好者的区别 #9 — 以不同的方式思考时间
数据专业人士与业余爱好者的区别 #10 — 卓越的细微差别[0]

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数据专业与业余差异 #1-#3

软件技能；轻松处理大量数据；免受数据科学偏见的影响。在第 1 部分中介绍。[0]

数据专业人士与业余爱好者的差异 #4–#6

了解职业；拒绝做数据骗子；抵制确认偏差。在第 2 部分中介绍。[0]

数据专业与业余差异 #7

对数据的现实期望。在第 3 部分中介绍。[0]