成为数据分析师的成功之道

决定从事这份工作是基于一些非常尊敬的大学校友对公司和角色的高度评价。花了将近6个月的时间才理解到在分析行业取得成功所需的要素。这要归功于有幸遇到了一些优秀的导师和对学习新事物的热情。并不是每个人都有幸在职业生涯早期遇到这样的导师。随着时间的推移，理解也在不断发展，但最初的学习成果一直伴随着。在接下来的内容中，将概述成为分析领域佼佼者的成功‘秘诀’。这些‘秘诀’对于新手和经验丰富的专业人士同样有效。

为了更好地理解，将这些秘诀按照分析项目的流程进行了说明：

完美理解业务（及业务流程）

除非理解业务，否则无法成功地为它创建解决方案。必须理解流程的每个环节，为什么事情会以这种方式发生？有什么替代方案？存在哪些差距？有哪些机会？执行是否与预期的战略有所不同？为什么？在开始任何项目或处理任何问题之前，遵循的一些最佳实践包括：

• 不断提问，直到整个流程对来说有意义，并且得到了所有答案。
• 绘制流程图，并识别任何差距和机会。
• 如果是新接触这个领域，花一天时间去现场（或行动地点）了解整个流程。
• 将自己定位为客户/业务负责人，看看流程对客户是如何运作的。
• 与业务分享理解，并确保理解上没有差距。即使是白板/纸面讨论也可以。这个阶段不需要任何花哨的演示。

结构化，结构化，再结构化

结构化思维和写作对于任何分析师来说都是最重要的学习成果。以前写过一篇关于这个的文章，但不得不再次强调。建立结构有助于处理开放式的商业问题和陈述，例如：

之前写的文章中提到了一些最佳实践，以提高结构化思维。可以在这里找到它们。

明确假设

在进行分析时，记得明确假设。记住隐含的利率吗？或者假设的产品利润率？所有这些都需要向利益相关者和决策者说明。为什么这很重要？这是因为需要告诉利益相关者所有的‘成分’。如果做得对，这将帮助理解由于错误假设导致的错误与框架差距。特别是在进入未知领域时，将能够回去看看哪些是符合预期的，哪些不是。

实现这一点的最佳实践之一是在文档/演示中创建一个全面的假设列表，并将其作为随时参考。

列出所有假设，然后证明、丢弃或暂停它们

这是商业所有者最感兴趣的部分。他们可能会寻找的一些答案是：

• 哪些业务假设通过数据/分析得到了验证？
• 哪些假设是业务不知道的？它们可以转化为什么机会？
• 哪些假设被拒绝了？这些更正/变化的影响是什么？

除此之外，列出所有无法证明/反驳的假设，因为缺乏数据、时间或资源。决策者在做出决策之前应该知道盲点。

考虑实施，并尽早获取业务对解决方案的反馈

解决方案的好坏取决于它能否被实施。因此，让业务所有者了解提出的解决方案。除非他们对解决方案感到兴奋，否则它不太可能成功。以下是确保这一点的最佳实践：

• 保持简单：使用工具和数据创建下一个潘多拉盒子总是容易的。但如果CRM不支持呢？或者如果没有活动管理解决方案呢？即使有，能自动创建这么多细分吗？大多数情况下，保持简单可以使解决方案更容易实施。总是可以在下一个迭代中提出那个潘多拉盒子。
• 无情地应用80/20规则：如果应用20%的分析结果能带来80%的好处，就应用它们，并专注于如何进一步提升这80%的好处。

所有的辛勤工作都凝聚在如何呈现它的方式上。所以，给它必要的思考空间。在这里，没有什么能打败准备。在演示之前，请考虑以下方面：

• 是在呈现故事（从数字和分析中得出的）还是在呈现做了什么？如果是后者，停止。这不会有帮助！即使已经做了各种分析，它们不适合故事，也不要呈现它们。此外，如果这种情况经常发生，想想最初的结构有多好？
• 要向谁展示？他们会对什么感兴趣？在这个演示中是否提出了解决他们需求的方案？
• 遵循“告诉他们——将告诉他们什么，告诉他们——告诉他们，告诉他们——已经告诉他们什么”的实践，在构建演示中。从总结开始，呈现发现，并以项目的建议和好处的总结结束。

虽然上述所有‘秘诀’都有助于随着每个项目变得更好，但这一条有助于在长期内提高。确保花时间学习新东西。分析是一个动态的、快节奏的行业。新的软件和解决方案每隔一个月就会出现。定期花高质量的时间在自己的发展和学习上。这将为长期成功做好准备。这样做：

• 每天睡前阅读30分钟。
• 与来自不同背景的人创建一个学习小组，并通过一周分享彼此的学习。

如果以纪律的方式遵循这些‘秘诀’，它们将成为指南，确保走在通往成功的道路上。