数据分析专家相比普通数分更核心的竞争力是什么？
1. 深刻的业务理解与洞察力：数据是服务于业务的，而不是反过来。
普通数分： 能够理解需求，提取相关数据，并进行基本的描述性分析。他们知道“是什么”，例如“上个月的销售额下降了10%”。
数据分析专家： 不仅如此，他们还能深入理解业务流程、商业模式、市场环境以及公司战略。他们会追问“为什么”，并且能够将数据分析的结果与业务目标紧密联系起来。例如，他们会分析销售额下降的原因可能不仅仅是季节性因素，还可能与竞品策略、营销活动效果不佳、用户体验问题等息息相关。他们能从数据的波动中，“读懂”业务的脉络和潜藏的机遇与风险。
2. 战略性思维与问题定义能力：从“解决问题”到“发现问题并定义问题”。
普通数分： 更多地是被动接受需求，然后去解决提出的具体数据问题。
数据分析专家： 拥有更强的主动性和前瞻性。他们会基于对业务的深刻理解，主动发现潜在的业务问题或未被发掘的增长点，并能将模糊的业务痛点转化为清晰、可量化、可分析的数据问题。他们是“问题发现者”和“问题定义者”，而不是仅仅的“问题解决者”。比如，在用户流失率居高不下的情况下，普通分析师可能只分析流失用户的特征，而专家会思考“我们如何才能识别可能流失的用户并提前干预？”、“什么用户生命周期阶段最容易流失？”，从而驱动更具影响力的分析。
3. 建模与理论的融会贯通，并知晓其适用边界：工具与原理的驾驭。
普通数分： 能够熟练运用各种统计方法和工具进行数据处理和分析。
数据分析专家： 对统计学、机器学习、计量经济学等学科有着更扎实的理论基础，理解各种分析方法背后的原理、假设和适用场景。 他们知道何时使用回归分析，何时使用分类模型，何时应该谨慎使用相关性分析来推断因果。他们不拘泥于固定的套路，能够根据业务问题的特点，灵活选择最适合的分析工具和模型，甚至能根据实际情况，定制化开发新的分析方法。 他们也清楚自己模型的局限性，不会过度承诺模型的预测能力。
4. 结果的解释、沟通与影响力：数据需要被理解并付诸行动。
普通数分： 能够生成报告和图表，展示分析结果。
数据分析专家： 能够将复杂的数据分析结果，用清晰、简洁、易于理解的语言，面向不同背景的听众（技术团队、业务决策者、高管等）进行有效沟通。他们不只是“输出数据”，而是“传递洞察”。他们能够讲好一个数据故事，并能够说服他人根据数据分析的结论采取行动。他们懂得如何将数据分析转化为可执行的建议，并能推动业务部门的采纳和落地，最终实现价值。这涉及到了演讲能力、叙事能力、谈判能力以及对受众心理的洞察。
5. 批判性思维与独立思考能力：不迷信数据，但信赖经过严谨验证的数据。
普通数分： 倾向于相信数据的表面含义。
数据分析专家： 具备强烈的怀疑精神和批判性思维。他们会质疑数据的来源、数据的质量、分析方法的合理性，以及最终结论的可靠性。他们不会轻易接受一个看似合理的结论，而是会深入探究背后的逻辑，并进行交叉验证。他们能够识别数据中的偏差（bias）、异常值，并能主动去修正或解释这些问题。这种能力让他们能够避免被错误的数据或分析方法误导，做出更明智的决策。
6. 持续学习与适应能力：数据领域日新月异。
普通数分： 掌握当前主流的分析技能。
数据分析专家： 清楚地知道数据科学和分析领域技术更新换代的速度，他们保持着旺盛的学习热情和好奇心，主动学习新的算法、新的工具、新的分析范式。他们能够快速适应新的业务需求、新的数据源和新的技术挑战，不断迭代和优化自己的能力。
举个例子：
假设一家电商公司发现用户购物车弃购率很高。
普通数分： 可能会分析弃购用户的平均订单金额、最后浏览的商品品类，然后给出“弃购用户普遍对价格敏感”的结论。
数据分析专家： 会进一步探究“为什么对价格敏感？”、“是价格本身高，还是优惠力度不够？”、“弃购发生在哪个结算环节？”、“是不是因为运费过高？”、“是否是因为支付方式不便捷？”、“是否是因为页面加载过慢导致用户流失？”。他们会设计A/B测试来验证不同的促销策略、优化支付流程、改进页面加载速度，并量化这些改进对弃购率的影响，最终驱动整个用户体验的优化。
总而言之，数据分析专家是将数据从“数字”转化为“洞察”，再将“洞察”转化为“价值”的关键驱动者。他们是业务的参谋，是战略的助手，是推动组织数据驱动决策的核心力量。他们的价值，体现在对业务的深刻理解、对问题本质的洞察、对分析方法的灵活运用、对结果的有效沟通以及对组织决策的实际影响力上。
网友意见
非常好的问题，我尝试以我有限的经验回答一下，抛砖引玉。
问题问的是相比普通数据分析师，数据分析专家的核心竞争力是什么？那么在这里稍微转换一下，改成不同级别的数据分析从事人员，都区别在哪些方面。
我个人觉得，以下是几个主要的方面：
自主做项目的能力，执行的能力，影响的能力，创新的能力，带团队的能力。
以上排名略分先后。
接下来对于不同级别的数据分析师，我会尝试总结一下这五个方面的能力是什么样子的，再结合一下假想的例子来解释一下：比如负责某乎用户增长的数据分析师应该做到哪些。
一级（本科或者硕士刚毕业）
自主做项目的能力：大致能完成一个跨度一到两三周的项目，期间每周需要跟自己经理或者是组里更有经验的人讨论，以确保自己是走在正确的方向上。项目的方向、框架是已经大体上搭建好了的，可能是以前有过非常类似的项目，也可能是经理或者组里的老人给搭好了。
执行的能力：需要不时的问一些技术上的问题，而且并不是很清楚找谁问或者如何问出好的问题。
影响的能力：基本没有这个概念。
创新的能力：无。
带团队的能力：无。
对应到这个级别的负责某乎用户增长数据分析的话，做的项目和表现可能是这样的：
负责搭建用户增长情况的报表，比如每天有多少活跃用户、每天有多少新用户，分成不同维度来看是什么样子，如果某天或者某一周降了，可能是什么原因。
这期间可能需要有人指导来确定如何定义各个指标，比如对于活跃用户，是登陆就算？看过一个回答才算？没有注册但是通过外站链接看的怎么处理？等等。
另外组内或者别的组通常有一些报表可以做为参考，不管是内容、形式还是背后的代码。
而在执行的过程中可能会遇到一些技术上的问题需要一定的指导，比如数据来源、可靠性、具体代表的意思，代码的正确性、效率等等。
影响的能力，这里指的是通过这些报表，可以告诉大家发生了什么，甚至还有可能提供一些原因说为什么发生（比如为什么上周活跃用户跌了20%），但并没有好的建议来对产品做出大的改变。
创新能力和带团队的能力暂无，这个应该比较好理解。
二级（工作一两年左右，或者博士刚毕业）
「凌厉刚猛，无坚不摧，弱冠前以之与河朔群雄争锋。」
自主做项目的能力：同样是能完成一个跨度一到两三周的项目，但跟上一级别的区别在于，这两三周内基本不需要跟自己经理或者组里更有经验的人讨论，自己知道方向应该是什么样子的。在项目刚开始的时候，可能需要一些讨论，一旦确定了计划之后，中间遇到什么问题也大体能够知道怎么做。
执行的能力：对于数据来源也好、技术性的问题也好都比较熟练了，还是会有一些技术上的问题的存在，但是能很快的找到解决办法，或者是找到对的人问、或者是自己搜索信息、或者是能把问题问的很清晰从而快速的解决。
影响的能力：开始有概念知道数据分析不但需要知道事情是什么样子的，可能是什么原因造成的，还应该给产品组提供建议下一步应该怎么做。
创新的能力：开始有一些小范围的创新。
带团队的能力：无主动带团队的能力和意识，但是开始会有别的人来问问题并帮助解答。
对应到这个级别的负责某乎用户增长数据分析的话，做的项目和表现可能是这样的：
通过之前的报表发现，网页端与移动端对比，虽然注册人数更多，但是留存却并不是很好。再进一步分析发现，对一系列新用户的活动中，关注几个人或者话题这些行为跟留存度的相关性是最好的，进而给出建议让产品组尝试对新用户推荐感兴趣的人或者话题。
同时尝试通过 A/B 测试来验证是否有效，定义应该看哪些指标，什么指标可能会升什么可能会降，如何权衡这些利弊，最后如何做决定。
熟悉互联网数据分析的人可能知道，对于用户增长来说这是一个非常常见的例子，无数公司都做过，所以并不是什么创新，但是在小范围里可能会有一些新的东西，比如在对新用户了解不多的情况下，找到他们感兴趣的话题或者人？如何找到合适的时间进行这些推荐？如何权衡一个更长的注册流程获取更多的用户兴趣与更简略的注册流程之间的利弊？
而对于带团队的能力来说，一方面有了一些工作经验，会开始给更新的人讲解问题；另一方面由于有了落地的能力，所以在跟其他职能的合作过程中，也会慢慢开始体现一些领导力：不只是别人告诉我做什么我就做什么，还会根据数据分析的结果，来建议团队下一步应该做什么。
回答的最后我会再讲一下博士跟本科、硕士毕业的区别。
三级（工作五年左右）
「重剑无锋，大巧不工。四十岁前恃之横行天下。」
这是一个大多数人，在一个好的环境下都应该争取达到的级别。
自主做项目的能力：能够自主决定接下来三到六个月做什么，每个项目的框架是什么样子，目的是什么，大概是什么进度，中间可能会遇到什么样的问题以及有哪些解决办法。这期间还是会跟自己的老板有一些沟通以得到一些反馈，但更多的目的是为了获取更多的信息（context）好决定项目的优先度。与此同时也能自主的与别的职能和别的组沟通，而不完全是依赖来同组老板或者是其他组员为信息来源。
执行的能力：“你办事，我放心”的程度
影响的能力：通过数据分析、信息整合，给产品组有更多的影响，包括产品的方向、如何执行，甚至是应该把某个方面砍掉，或者是大幅增加某个方目的投入。
创新的能力：对于一些大家已经注意到的问题，发现新的看法或者解决办法。
带团队的能力：主动帮助组内外其他数据分析人员提高能力，不只是技术、业务方面的，还包括职业发展方面；跟别的职能（产品经理、工程师经理等）一起带领团队走在正确的方向上。
对应到这个级别的负责某乎用户增长数据分析的话，做的项目和表现可能是这样的：
独立确定拉新这个团队接下来半年应该做哪些数据分析的项目，为什么需要做这些，跟产品、运营是怎么联系起来的。同时这之前或者期间做的数据分析结果影响到产品、运营接下来的策略，比如有些渠道的拉新虽然量很多，但是留存很差，投入产出比并不划算，而应该把重心放到别的渠道。再比如发现之前一些指标的定义非常具有疑惑性，并不能衡量长期的用户增长效果，而是应该使用一套新的指标。再比如新用户在刚开始使用的过程中，有几个重要的节点，产品组应该做哪些尝试来提高用户体验进而提高用户留存。再比如针对新用户数量相对少，给 A/B 测试带来难点，如何解决这些问题。
而对于执行的能力，简单来说就是“你办事，我放心”，项目交到手上，之后只需要常规的进度更新就可以，至于中间遇到什么问题、有什么难点，基本都能自己解决。
创新方面，开始打破一些以往大家的惯性思维，转变团队的一些工作重心：一些以前觉得特别重要的东西，发现其实不是那么的重要；而一些以前觉得不重要的东西，其实应该有更多的投入。
这也可以体现在技术的创新方面。
带团队的能力，对于帮助其他数据分析人员这点，应该比较好理解。而对于跟别的职能一起带领团队，简单来说这是“这人的意见靠谱”，当团队有什么决定需要做的时候，大家会来问他/她怎么看并尊重其意见（但并不一定完全一致）。
四级（玄学）
四十岁后，不滞于物，草木竹石均可为剑。
这是一个大多数人，在一个好的环境下，也可能达不到的级别
自主做项目的能力：能够自主决定自己接下来三到六个月做什么，以及周围人接下来三到六个月应该做什么。能够影响自己老板的看法，让老板听自己的。
执行的能力：“你办事，我放心”的程度
影响的能力：改变一个中等团队的方向或者是具体策略。
创新的能力：对于一些大家没有注意到的问题，发现问题的重要性和解决办法。
带团队的能力：在公司层面帮助数据分析团队提高水平；带领其他职能在系统层面做更好的决定。
对应到这个级别的负责某乎用户增长数据分析的话，做的项目和表现可能是这样的：
指导一个中小团队的数据分析师接下来半年有哪些问题需要解决、这些问题为什么重要、从大的方向上来说如何解决这些问题、哪些团队是相关的。与此同时发现一个新的领域还没有人重视，但是长期来看会影响到公司的发展，比如发现网站或者 App 的载入时间过长，对长尾用户有极大的影响；或者是不友好讨论对于大多数用户影响不大，但是会极大影响头部用户，进而可能产生长过错的影响等等，以及很重要的，针对这一系列的问题，如何更合适的用数据来衡量、分析，并且推荐产品、运营团队下一步应该怎么做。
而影响的能力，由于要么本身涉及到多个领域的分析，要么是一个非常新的领域，所以会改变一个中等大小团队的方向以及如何落地。这个改变，可能是团队需要侧重的方向的改变，也可能是增加投入到一个全新的领域，也可能是把一个不重要的领域的投入给砍掉。
创新的能力，这个应该比较好理解，还需要解释吗？
而带团队的能力，也是在上一级别的继续提高了。
最后说一下为什么在第二级别的时候，博士是约等于本科、硕士毕业加一两年工作经验的，这里面主要原因并不是博士阶段学习了更多的知识，而是对于思维体系的训练。如果把博士训练过程说得简单一点的话，就是训练解决问题的能力，而这些问题通常都是非常新非常难的，训练过程中也涉及到如何提出一个好的问题，如何搜集、整合信息，如何进行一定的创新，而这些跟第二级别的很多特征是吻合的。
希望有点帮助。
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