如何成为一名优秀的商业分析师？
打好基础，这是硬道理
首先，你得明白，商业分析师的工作核心是“连接业务和技术，解决实际问题”。所以，这两个领域你都得多少懂点儿。
业务理解力：这不是让你成为业务专家，但你至少得明白公司是干嘛的，它的产品或服务是什么，目标客户是谁，主要的盈利模式是什么，竞争对手有哪些，以及整个行业的运作逻辑。比如，你是为一家电商公司做分析，你得知道用户是怎么下单的，支付是怎么流转的，库存是怎么管理的，物流是怎么运作的，用户增长的几个关键指标是什么。这需要你多和业务部门的人沟通，多问“为什么”，多观察实际操作流程。
技术理解力：你不需要写代码，但你得知道常用的数据分析工具有哪些，它们能做什么，不能做什么。SQL是必备的，用来从数据库里捞数据。Excel也很重要，很多数据分析和报表制作都能搞定。当然，Python或R语言在进行更复杂的数据处理和统计建模时就显得尤为重要了。你还得了解一点BI（商业智能）工具，比如Tableau、Power BI，它们能帮你把数据可视化，让业务人员更容易看懂。另外，对数据库、API这些概念有个基本的了解，会让你在和技术团队沟通时更顺畅。
核心技能，这是你的看家本领
有了基础，接下来就是你的核心技能了，这些是你区别于普通数据录入员的关键：
1. 需求获取与分析（Requirements Gathering and Analysis）：
沟通与倾听：这是最重要的。你要学会提问，而且是问到点子上的问题。别只听业务部门说了什么，还要去理解他们“没说”的或者“没想到的”需求。你需要耐心地倾听，不打断，理解他们的痛点和目标。
访谈技巧：要设计好访谈提纲，从宏观到微观，一步步深入。有时候，你需要引导对方说出真实的需求，而不是他们认为应该提出的需求。可以试试STAR原则（Situation, Task, Action, Result）来引导对方描述问题。
文档分析：除了访谈，还要阅读大量的现有文档，比如业务流程图、产品说明书、历史报告、用户反馈等，从中找出线索和信息。
用例与用户故事（Use Cases & User Stories）：这是把需求结构化的好方法。用例描述了系统与用户交互的场景，用户故事则从用户视角描述了他们想要做什么，为什么想要做，以及期望得到什么结果。写得越清晰越好，比如“作为一个（用户类型），我希望能够（做什么），以便于（达成什么目的）”。
原型设计与线框图（Prototyping & Wireframing）：有时候，光说不练容易产生误解。画一些简单的原型或线框图，可以帮助业务人员更直观地理解你的理解，及时发现问题并进行修正。
2. 数据分析与洞察（Data Analysis & Insight Generation）：
数据清洗与处理：数据往往是不完美的，你需要学会处理缺失值、异常值、重复值，并将数据进行格式化和转换。
数据探索性分析（EDA）：在深入分析之前，先对数据进行初步的探索，了解数据的分布、趋势、关联性。统计学知识在这里非常有用，比如均值、中位数、方差、相关性等。
问题定义与假设：你要能够将模糊的业务问题转化为可以量化的分析目标，并提出可检验的假设。比如，“用户转化率低”这个模糊的问题，可以转化为“用户在购物车页面流失严重，是否是由于页面加载速度慢或缺少关键信息？”这样的假设。
选择合适的分析方法：根据问题类型，选择合适的分析方法。描述性分析（发生了什么）、诊断性分析（为什么发生）、预测性分析（将要发生什么）、规范性分析（应该做什么）。
数据可视化：数据分析的最终目的是产生洞察，而可视化是传递洞察的有效手段。学会用图表（折线图、柱状图、散点图、饼图等）来清晰地展示数据规律和趋势。
3. 问题解决与方案设计（Problem Solving & Solution Design）：
逻辑思维与批判性思维：你需要能够清晰地梳理问题之间的逻辑关系，找出问题的本质，并对信息进行批判性评估，避免被表面现象所迷惑。
头脑风暴与创意：有时候，为了解决问题，需要跳出框架，进行创新的思考。
权衡与决策：你要能够权衡不同方案的优缺点，考虑技术可行性、成本效益、业务影响等因素，并给出推荐方案。
风险评估：在提出解决方案时，也要考虑到可能存在的风险，并提出应对措施。
4. 沟通与协作（Communication & Collaboration）：
清晰的表达能力：无论是书面报告还是口头汇报，都要能够清晰、准确、有条理地表达你的分析结果和建议。避免使用过于专业或含糊不清的术语。
不同受众的沟通：你需要能够根据不同的听众（技术人员、业务人员、高管）调整你的沟通方式和语言。对技术人员可能需要更详细的技术细节，对业务人员则要聚焦于业务影响和解决方案，对高管则要提炼核心结论和商业价值。
跨部门协作：商业分析师往往需要与多个部门打交道，你需要建立良好的合作关系，促进信息流通，推动项目进展。
项目管理基础：了解一些项目管理的基本概念，比如项目范围、时间表、里程碑等，能让你更好地推进分析工作。
成长之路，持续精进
成为一名优秀的商业分析师，这不是一蹴而就的，你需要不断地学习和实践：
保持好奇心：对业务保持好奇，对数据保持敏感。多去了解公司的新业务、新产品，关注行业动态。
不断学习新工具和方法：技术和方法论都在不断发展，要保持学习的热情，跟上时代步伐。可以参加线上课程、阅读专业书籍、参加行业会议。
总结与反思：每次项目结束后，都要进行总结和反思。哪些做得好，哪些可以改进？从成功和失败中学习。
寻求反馈：主动向同事、领导和业务伙伴寻求反馈，了解自己的优势和不足。
建立个人品牌：通过高质量的工作成果和良好的沟通能力，在公司内部建立你的专业声誉。
记住，优秀的商业分析师不只是数据的搬运工，更是业务问题的侦探、解决方案的设计师，以及信息传递的桥梁。你的价值在于你如何通过分析数据，为业务带来切实的改进和增长。
祝你在成为一名优秀商业分析师的道路上不断进步！
网友意见
开头，我真诚的希望你能耐心看完这篇文，以下是我从一个BI工程师做到数据专家的关键点。对身处数据分析工作的你或多或少有点帮助:)
通过数据分析助力业务部门的决策和发展，这已经是每一个数据分析人员乃至于业务部门的基本共识了。至少据我所知，很多公司的业务部门都有专门的数据分析人员。然而，虽然道理人人都懂，但真正能够做到的“优秀”的数据分析师却不多。究其原因，无非是以下四点没有做好：
一、没有站到领导的高度来看待问题
一名数据分析人员其自身所站的高度，直接决定了他进行数据分析的方向和影响力。就好比打仗，业务领导看的是大势，是全局。而你作为一个参谋，天天只关注一城一地的得失，即便你能力再强，分析的再透彻，在领导看来也不过是一点而已，想要通过这样的分析来影响业务的全局发展无疑是痴人说梦。
因此，一名优秀的数据分析人员，首先需要能够和领导站到一个高度。你需要知道整个公司的业务战略，需要了解本部门在战略中的定位和规划。只有站在这个高度，你才能知道业务领导关心什么，整个战局的重点在哪里，会有哪些问题和指标需要特别关注，这样你才有可能进行体系化的数据分析。这种体系化的数据分析与针对某个业务指标的分析最大的不同，在于各个分析之间有着明确的关联关系，仅通过数据就可以让业务领导对全局洞若观火。任何一个领导看到这样体系化的工具都一定会爱不释手，毕竟这会成为他们把控全局最简便的工具。一旦让业务领导依赖上数据工具，后期的分析结果和建议势必会得到他的重视，这样通过数据来推动业务发展就变的水到渠成。（这里的工具不特指软件，一个模型也是一个工具）
我和很多数据分析人员进行沟通时，他们往往关注在一个工具怎么用，一个算法怎么实现这样的细节点上。这些技能当然重要，但最终真正决定一名分析师高度的其实是他的眼界和思想的高度。
需要的行动：
Ø 主动参加高层领导的会议，从各个层面积极沟通，主动了解公司战略规划以及部门定位；
Ø 多与业务部门核心团队进行沟通，了解其当前的关注点以及后期的整体战略方向和动态；
Ø 深入了解所在部门的业务，同时主动了解行业内竞争对手或领头羊的行业动态，整理并汇总形成自己的见解；
Ø 如果你无法达到业务领导的高度，就更要多和他沟通，了解他的想法和眼界，站在他的肩膀之上。永远记住，当你带着想法，拿着数据，主动的与业务领导进行沟通时，业务领导一定是欢迎的。毕竟他所承担的压力多一个人分担总是好的，更何况是一个有想法，积极主动的人。记住，态度永远是最重要的！
二、是很好的"实现者"，而不是很好的"思考者"
我接触过的很多数据分析人员，喜欢把自己定位成为业务部门的数据"实现者"。确切来说，就是把自己定义为基于业务需求实现报表或看板的实施人员。我认为，这是非常错误和不可取的。
在我看来，基于业务人员想法来制作报表或者看板，最多只是"60分工作"。即便你的需求来源是业务部门老总，也就值60分。何为"60分工作"？就是刚刚满足温饱的工作，让你能赚这份工资，但无法凸显你的价值，无法让你升职加薪。其实数据分析最值钱的就是想法，特别是基于实际业务现状有针对性的想法。如果这些想法来源都是业务人员，那你就是一个"IT民工"，只是一个比电脑高级一点的工具而已。所以，作为一名数据分析师，你一定要有自己对业务独到的见解和想法，要成为一名“思考者”。通过你拥有的数据对这些想法进行系统化、体系化的分析，通过数据来论证自己的想法。这是一个很痛苦、很费时的工作。在我过去的经验中，往往10个想法里才有1个是靠谱的，可被论证的。但是，当你把这一个被数据证明的想法抛出来时，一定会让业务人员眼前一亮，对于任何人来说，一个有思想的人提出的建议都一定会更容易让人接受。
服务好业务人员是无可厚非的，但作为一名数据分析师，绝对不能仅限于此。你一定要了解业务，提出想法/假设，并通过数据来论证。当你在业务人员的眼中摘掉“IT民工”的帽子，换上“思考者”的王冠时，你才真正踏上数据推动业务发展的康庄大道。
需要的行动：
Ø 千万不要固步自封，如果你已经把自己定位成一个“IT民工”，永远不会有人把你当成“思考者”；
Ø 不要把自己的视野仅仅局限于你服务的业务领域，多去了解一些其他业务部门和行业中的动态，要知道，他山之石可以攻玉。有时候跳出圈子多看一些东西，才会让你比圈子里的人想的更多；
Ø 与业务同事多沟通，有时候将不同人的意见综合起来做提炼，也是形成你独特想法的一种捷径；
Ø 当形成自己想法时，要主动通过数据去验证，不要怕失败。得到的结论也不要妄自菲薄，要勇于表达自己的观点；
Ø 不管失败多少次，永远有勇气站起来做下一次的尝试，要做打不倒的小强！
三、缺少汇报的技巧和经验，往往是茶壶煮饺子，有料倒不出来
目前行业内的数据分析师，大多数还是偏向理工科的同学。这部分同学逻辑思维能力没的说，但最大的问题还是在于表达。
数据分析师是一个与业务贴的很近的职业，即便你上面两点都能够很好的达到要求，但最终还是需要拿给业务人员来用的。这个时候除了好的想法外，优秀的表达和汇报能力就成为关键因素。从我和多位数据分析师的接触来看，大家最大的问题是不会“讲故事”。何为"讲故事"？就是把你研究出来的算法，看板，报表等与实际业务场景结合起来，通过一个个生动的故事来体现你工作的价值。我之前参加过不少数据分析师的汇报，他们在和业务人员汇报的时候更多的是讲自己的工具怎么操作，各个业务指标的含义，其中背后的算法等等。而对于使用场景，业务含义，业务价值涉猎很少，即便有提到的也是平铺直叙，让人感觉很突兀。要知道，对于业务人员来说，你这样的讲解会让大家云里雾里，直接影响到对你提供工具的使用效果。
比较好的演讲，应该是先抛出目前业务出现的问题，然后逐层剖析找到问题关键，再给出工具，结合历史的业务数据进行操作，指出使用工具如何能够及早发现问题，提升业务效率等。基于实际业务的痛处，通过讲故事的方式进行宣讲，会让听众感同身受，也激起他们使用工具的欲望和兴趣。
对于每一个业务人员来说，他们关注的是各种业务KPI，你需要紧紧抓住他们的兴趣点，用风趣的语言，环环相扣的故事，说服他们使用你的劳动成果。酒香也怕巷子深，诸位presentation较差的分析师们还是要努力提升一下啊。
需要的行动：
Ø 一定要重视汇报，不要觉得“酒香不怕巷子香”；
Ø 汇报前要做好充分的准备：使用正式的PPT、Keynote，不要用excel、xmind等思路整理工具；汇报前自己要多做几次练习，理顺语言和思路；仔细推敲自己PPT里的内容，做到每一个细节都胸有成竹，细节是魔鬼，一处细节的纰漏会毁了你整个汇报；
Ø 把你要表述的内容整理成为具有调理的“故事”，汇报最忌杂乱无章，有些不相干的内容如果没法串起来，就形成多次汇报内容；
Ø 对于一些这方面比较欠缺的小伙伴，可以参考我提供的一个汇报模板。
（在这里讲个小故事，我一紧张就口吃，总是汇报不好。我深知汇报绝对是整个数据分析工作的8分，
我的汇报技巧是 善用：PPT中的动画一步一步的讲清思路+PPT下面的备注+一遍又一遍的演讲练习。后来我开始把整个故事流畅讲下来了，也讲得游刃有余不再看备注了，当你练习三十遍，把整个PPT都练到吐的时候你就成功了。如果对自己汇报能力没信心的话，千万不要拿着眼花缭乱酷炫的dashboard跟老板汇报，因为你会说着说着不知道自己说到哪了，也不知道下一步怎么说。所以PPT的动画帮了我很大的忙）
汇报模板（入门汇报版）请注意黄色标签
四、缺少对业务的持续推动能力
数据分析师的最终目的是通过数据来推动业务的发展。数据分析固然能够基于历史和现在的数据进行分析，给出建议，但最终落地还是要靠各个业务执行人员。任何一个业务的发展都是受很多因素影响的，要想真正证明数据的价值，还需要业务执行层的鼎力支持。
以我过去的有一个case来说，当时通过我的数据分析模型，找到了影响业务发展的一个关键要素。基于分析，我给业务部门做了汇报，并提出了改进建议，这个问题和建议都得到业务人员和领导的高度认可，并要求在公司内部推行。但之后的2，3个月，相关业务指标依然如故，没有任何改变。这是不是我的分析有误？我通过个人关系对总部和分公司进行了解，原来总部各部门确实对下面分公司下达了要求，但在真正一线执行层并没有认真落实。而总部也没有相关的监控手段，无法确认这一政策是否真正执行。之后，我赶紧汇报给了业务领导，并帮助业务部门开发了相关监控的工具，3个月后果然业务有了明显的提升。
从这个例子可以看出，要想真正让一个分析结果能够落地，除了说服决策层的领导外，还需要提供具体落地方案的监控方案。除此之外，如果能够与业务部门保持良好的关系，能够了解数据之外的信息，也会对你的工作有很大的帮助。如果你真的希望自己的劳动成功能够落地，还是需要进行全程的跟踪，并针对数据的变化不断的调整模型和方案。
需要的行动：
Ø 时刻提醒自己，业务的业绩达成才是你的最终目标，你的工作并不止于分析报告，后续的推进落地依然是你的职责；
Ø 与业务各个业务部门的关键人员搞好关系，往往在办理公事时，私人的关系会让你事倍功半；
Ø 遇到阻力和困难时，永远不要退缩，要通过各种渠道去推进，如果依靠你的力量无法推进时，要懂得借力；
Ø 厘清业务处理过程中各个环节的流程和所在节点的利益关系，无利不起早，很多事情无法推进，核心矛盾是利益分配没有理顺；
Ø 懂得管理业务领导，把领导当成你的资源，带着问题找领导解决时，永远带着解决方案，让领导做选择题，不要做问答题；
Ø 最后，也是最关键的，把业务的目标当成你自己的事情，当你真正能够推动业务增长之时，也是你凸显价值，升职加薪之日！
作为一名数据分析师，如果你能够站在业务领导的高度，主动的思考问题并提出解决方案，有很好的表达技巧说服业务人员接受你的观点，并能够全程推动和监控方案的落地实施，那么你一定能够通过数据来推动业务的持续发展。这几点看似很难，但只要你能够明确方向，一点一点的推进，你一定会惊喜的发现，原来通过数据影响业务并没有那么困难，随着业务对于数据依赖的不断加强，你的价值也会不断凸显，升职加薪自然水到渠成。
欢迎大家关注我微信公众号：空白女侠 曾经是名互联网数据分析师目前在伦敦从事数据及顾问工作，想通过写一些自己的心得给大家呈现不一样的职场感受。
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