开篇词：数据分析能力，是每个职场人必备的核心竞争力

你好，我是花木，你也可以叫我 Spring。

我本人是学计算机的，毕业后因为机缘巧合入了数据分析这行，如今也有近 10 年时间了。这期间，我在各种类型的公司都待过，一路从数据分析小白到数据分析工程师、高级数据分析工程师，最后到行业数据分析专家。因为非专业出身，我遇到了大多数人都会遇到的问题，踩了大多数人都会踩的坑，走了不少弯路。但也正因为不懂，对于各种业务问题，我都会从不同层次和视角出发去思考和验证，因而对各种层面的问题和解决方案也都有更切实的体会和深入思考。

我平时喜欢和同行业的人沟通交流，而越来越发现，很多新人甚至从业者都对数据分析岗位或者自身职业发展存在困惑，我总结了以下几点：

• 做不好：学了很多工具，看了很多学习资料，却还是做不好数据分析？

• 没经验：明明精通各类算法，但到了分析数据的时候，却还是败给了懂业务的公司同事！

• 没想法：看到的数据只是数据，而领导看到的是机遇和方案！

• 低薪水：前同事每两年换次工作，已经薪水翻倍，而自己面试时却节节失利？薪水原地踏步。

我经历过自己摸索的迷茫期，也在项目中体会过灵光乍现的喜悦，你经历的问题，我都经历过。

工作中，我前前后后负责过很多项目，一方面在职场上为公司做了贡献，一方面也成就了自己。

我打造过一款从 0 到 1 的信用分产品，目前仍在金融领域被千万级用户的公司持续使用，而我也是依靠该项目拿到了大厂的 Offer；我也从 0 到 1 摸索过电商领域的亿级用户精细化运营，并且沉淀了一套从渠道到流失用户运营的方法论，目前仍然在多家公司被持续使用；后来，我还负责过工具产品的规模增长和变现，带来规模的 2 倍和收入的 3 倍增长，在业内增长大会上有过多次分享。

工作之余，我经常思考如何能够在"数据为王"的时代，帮助更多的人了解数据分析工作和提升数据分析能力，思索再三，我决定通过专栏的形式，体系化地输出自己的方法和经验。同时，我也希望这个课程可以帮助你以终为始，更好地规划自己的成长路径。

数据分析 = 分析工具 + 分析思维

工作以后我们发现，数据分析行业不乏因为好奇和薪酬而毕业入行的从业者。

（来源：拉勾网数据分析岗位招聘）

然而进入职场后，却发现现实与理想相差甚远，原本非常"有意思"的工作现在变得"让人恼火"：学了各种工具，写了很多代码，工作中最常用的却还是按照条件导出数据，自嘲像个"提数机器"，没有成就感...... 工作热情也一天天消失。

我认为，上面的问题可以归为以下三类。

问题1：缺乏对业务的理解，更多的是被动做事。

很多分析师在做事的时候，充当老好人，别人提什么都做，上班非常忙，成为别人口中的好好先生。自己也想自我提升，但没时间，因为你的时间掌握在了别人手中。

简单测试一下你：今年产品团队的目标具体是多少，有哪些战略打法，你看过这份报告吗？

问题2：对数据分析的理解片面化，更多的还是停留在工具层面。

现在很多高校都在开数据分析这个专业，我看过学生们学的课程，像 Python、Tableau、Java 这些工具都有，实际上是有问题的。大数据是很好，但如果不解决业务问题，你玩得再花，都是空架子。现在很多公司面试的时候都写了一大堆代码要求，这本身就是外行人。

问题3：缺乏引路人，想提升但找不到导师

很多悟性不错的同学，在思考自身能力提升的同时，会去和职场上的老同事或者领导沟通，希望得到一些指导。但沟通后发现他们更多还是一些工具层面的指导，对思维的解惑不多，或者也是在重复类似的工作场景，没有更深入地思考问题。以专题报告为例，你发给对方希望他们给些意见，得到的却更多是报告格式、文字描述、图形可视化上的一些意见，对分析套路的建议却非常少。

我想说的是，数据分析不是简单的工具使用和重复的数据处理，数据分析的本质是：从大量事物中发现关键信息，用于直接决策，而不是辅助。

但是，市面上的数据分析资料也多以各类技术工具讲解为主，部分人对数据分析的认知还停留在SQL 和其他工具操作阶段；很多中小企业的数据分析从业者，又限于自身业务场景问题，无法在本职工作中得到锻炼和成长；想要提升能力、求职体验新鲜的工作内容，却又不了解心仪岗位的要求，不知从哪下手，面试求职又屡屡败北。

怎么更好地解决这些问题呢？

课程设计

在这个课程中，我会依循大多数人学习新技能的方法路径，通过"找定位、扩思维、精方法、知流程、找不足、寻突破"这样一个流程，来带你全方位掌握数据分析。

具体来说，课程分为 5 个模块，23 篇文章：

• 模块一，数据分析的行业需求与要求。我会从不同企业的业务类型着手分析，带你掌握不同企业要求的数据分析基本技能。学完这个部分，不论你在从事什么类型的业务，都能找到属于自己的数据化思维与方法。

• 模块二，拓展你的宏观视野 ：通过 4 大行业（电商、互联网金融、游戏、传统行业）的知名案例，讲述数据分析思维模型。该模块最大的亮点就是案例实战，比如电商是怎么做数据分析的，游戏又是怎么做的，很多案例你都可以直接去套 。同时，我还会给出优秀数据分析人员的能力模型和 4 个评价指标。对应能力模型，你很容易知道一个人处于什么段位。

• 模块三，聚焦微观方法论 ：聚焦不同业务分析的分析框架，讲解关键阶段动作，比如流量分析、路径分析、竞品分析、活动分析、用户增长分析等核心操作，带你掌握数据分析的微观方法论。

• 模块四，知流程，找不足 。因为专题报告就是分析师对外推广自己的产品，而一份专题报告实际上是有一套标准化流程的，像问题的定义与拆解、数据的获取与拆解、专题报告的撰写与落地，以及AB测试等。学完后，你就知道怎么写完美的专题报告了。

• 模块五，人人都是数据分析师：除了以上数据分析的思维与方法，你还需要提升比如行业分析、数据仓库研究、用户研究、时间管理等专业素养，这些可以解决你对于数据分析至关重要的一些大问题，让你具备一个优秀数据分析者的专业素养。

（课程目录图）

可以看到，这门课基本上没有工具的讲解，都是针对一些具体产品，结合案例来说明数据分析是怎么帮助产品进行优化的。只有这样，每个数据分析从业者才能掌握这个职业的精髓。

本课程适合你听吗？

• 职场新人：这门课可以让你了解什么是优秀的数据分析师，然后朝这个方向努力，实现弯道超车。

• 职场老人：你会知道数据分析绝对不是工具使用这么简单，还有非常多的分析套路和行业理解。比如，你能够很快掌握数据异常波动、日常监控方法、因素分析、流量分析、专题报告撰写、时间管理能力。学完后，加薪跳槽不是问题。

• 数据分析爱好者、产品经理、运营相关人员：互联网时代，人人都是数据分析师，只要你的工作中涉及数据，你都应该正确认知数据分析思维，提升你的数据能力。

本课程没有工具、软件、代码的门槛 ，我希望所有和数据打交道的人，都能够在这里得到思维的提升，学会用数据做决策。

讲师寄语

数据分析很有趣，但同时也很有挑战性，有太多的业务问题需要你去给出建议，而分析工具的使用只是其中非常非常小的一个点。相信你的综合能力会因为这次课程有一个质的提升，而你在下次做数据分析时，也可以有更加体系化的思考。

而我对你唯一的期望是：多思考、多交流、多实践。只有将你所学运用到工作中、体现在工作和能力的成长中，你才是真的懂了。作为一门思维课，无论你当前处于什么公司的什么岗位，这些解决问题的方法都是通用的，这也是这门课真正的魅力所在。

我在留言区等你，期待你给我分享你的思考与成长。