招式：懂商业（业务能力）
外功更偏重于技能，首先需要懂招式，即懂商业，数据分析最终是为业务服务的，无论是互联网企业准求的用户增长和UJM分解，还是传统企业追求的降本增效和精细化运营，最终都是为了更好的识别业务问题，寻求解决方案，提出落地建议。如果不懂招式，在雄厚的内力也施展不开。具体来说，懂业务包括三层的业务含义：

LEVE1，业务洞察：能理解各行业的业务特性和业务场景，分析业务指标波动背后的深层原因，评估经营现状，识别经营风险，洞察经营机会。（数据分析师）

LEVE2，策略分析：从客户价值的角度，理解公司的商业模型，业务的核心策略，能从市场环境、行业竞争和公司经营角度，利用数据解析现状，为公司的经营发展提供策略性建议。（策略分析师）

LEVE3，战略布局：能站公司战略以及行业发展的角度，从决策者的角度思考公司的商业模式，行业的发展趋势，理解公司的业务定位理解，探究未来的业务增长价值。（商业分析/战略分析师）

曾经有人问过我一个问题，成为一名数据分析专家，是比业务更懂业务吗？我便反问了他一个逻辑问题，如果数据分析专家比业务更懂业务，为什么他仅满足于给业务提建议，而不是实际深入业务指点江山呢？如此说来，是不是每个做数据分析的最终归宿都是做业务？

当然不是，在我看来，数据分析专家之所以存在的理由，并不是因为他需要比业务更懂业务，比高管更懂战略，若真如此，岂不是高管和业务都双双失业下岗？数据分析专家真正的核心价值，在于站在业务和高管的视角上，通过数据的思维，去发现业务的内在价值，去洞察战略的未来方向。

数据分析真正改变的是一种管理方式，即以数据驱动业务，而非以经验驱动业务。
兵器：懂数据（技术能力）
俗话说，一寸长一寸强，一寸短一寸险，招式虽强，但外功依然需要兵器的辅助。就好比数据分析师的技术能力，虽然数据分析师不追求对算法的精通，对底层模型和数据架构的了解，对数据开放的信手拈来，但优秀的技术能力对招式的展开事半功倍。见过不少商业分析师，一路从高大上的咨询公司和行业研究进入互联网企业，但由于缺少技术能力，取个数还需要招人帮忙，对工作效率的开展确实有不小的影响。具体来说，懂数据包括三个层级的能力：

LEVE1，数据获取能力：能够理解数据链路的业务逻辑，基于现有的数据资产，能快速准确的使用相关工具，获取相应的数据结果，并了解基本的数据验证方法。（表格表姐）

LEVE2，数据分析能力：具有一定的数据分析和处理能力，通过工具，能基于相关的数据资产，进行一定数据的加工和任务的发布，得到符合业务要求的数据结论。（数据分析）

LEVE3，数据架构能力：具有完整的数据架构思维，能知道每个数据节点的实现方式，字段结构，产出时效，回刷周期等信息，能够指导数仓开发人员，基于业务场景构建数据资产，并具有一定的数据治理能力。（数据架构/数据治理）

如果一个数据分析师的技术能力达到了第三层境界，那么对他来说，不仅仅可以成为一名数据分析专家，未来多了很多职业发展的可能，可以往数据架构，数据治理，数据产品，数字化负责人等岗位走，当然也可以考虑很多企业行业，甚至咨询公司，金融企业相关的数据管理岗位。

毕竟除了互联网公司外，绝大部分行业的企业，没有真正意义上的数据分析部门，很多都是挂在业务部门里面，而绝大部分企业现阶段数字化的核心问题，往往是底层数据架构重构，数据口径统一，数据集成，数据资产开发等偏数据架构的问题。越往上走的数据总监，也需要更懂这方面的知识，最常见的，便是需要对数据中台的概念，功能模块，搭建方式，数据层级等有一个清晰和明确的方向和思路。
说完外功，再来看看数据分析专家的内功，在我看来，最重要的内功是心法。什么是心法，什么是懂分析，说到底就是结构化的思维能力，辩证的思考能力，具有逻辑性的归纳和总结能力。不知道大家读商学院的时候有没有这种感触，当时教授一直会强调critical thinking，慢慢我才发现思维体系的建立在未来的工作上受益匪浅。具体来说，懂分析包括三个层级：
心法：懂分析（逻辑能力）
LEVE1，问题定义清晰：不同的行业和业务场景，其需解决的问题具有差异化，能在理解业务的前提下，透过现象找到本质，清晰的定义问题，理解问题背后的原因。

LEVE2，框架逻辑严密：能够形成完整的分析方法路和逻辑思路，能基于严密的分析逻辑，将数据层层推演，以解构问题背后的原因。

LEVE3，思考全面系统：需要有化整为零和化零为整的能力，即演绎和归纳的能力，能够将复杂的问题进行分解，也能将零散的问题总结出全面的规律，从动态的角度，系统性思考为决策提供支出，

懂分析也分为三个层级，最高的等级是懂的如何进行系统性全面性的思考，麦肯锡有一个很有名的MECE原则，便是提倡建立一个“相互独立，完全穷尽”的思考框架，能够用逻辑树，对核心问题进行解构，排序优先顺序，并针对核心议题进行分析和建议。而麦肯锡的“七部成诗法”，便是能够帮助大家掌握商业推理逻辑的基础技能方法。

逻辑思维能力和系统性的思维框架，对于数据分析专家来说，尤为重要。因为数据分析专家需要站在高管或业务的视角，建立更为全局和系统的框架去拆解问题，并通过数据进行验证，归纳和预测，如果缺乏系统性的思维框架，数据分析师便于同样走入经验主义的思维定式，那便很难为高管和业务提供更多深层次的决策建议。
气功：懂汇报（沟通能力）
内功的另一个方面是气功，相比于心法，这种锻炼某一方向的内力，气功更具有普适性。如果说逻辑思维体系对数据分析师尤为重要，那沟通能力对几乎所有的工作岗位都非常重要。

优秀的沟通能力，能让你的领导成为你的Sponsor。具体来说，懂汇报也分为三个层面：

LEVE1，明确分析结论：基于数据分析的结果为基础，能及时准确有效的说明分析结论，能基于分析结论进一步提供判断和建议，帮助业务落地相关执行策略。

LEVE2，高效表达沟通：能对分析结论进行归纳与总结，能形成完整的分析报告，具有较强的汇报演讲能力，能言简意赅，突出重点，帮助业务方高效理解汇报重点。

LEVE3，数据解决方案：能选择合适的工具形成自主化的分析看板，通过对业务方的培训，能够让业务方基于数据产品解决方案，形成自循环的监控，分析，决策，执行的循环。

对于数据分析专家来说，最高层级的沟通技能，是如何建立框架化的简洁的分析看板，培训业务能够自主的进行监控，分析，决策，执行。但从更普适性的角度来看，在锻炼沟通能力上，一般至少有两个维度的提高方向。

一是如何更加高效的沟通。有一个非常有名的电梯实验，要求三十秒阐述清楚汇报内容。有些企业对于刚入职的数据分析师，会培养他们如何用一张PPT讲清楚整个报告的核心内容。这些训练方式其实都是殊途同归，数据分析不是写毕业论文，首先应该阐述的是核心的结论，而非娓娓道来分析的背景和思路，这样会让领导觉得分析师缺乏抓重点，揪关键的能力。

二是如何更有趣的沟通。并非所有的报告都是需要简单高效，譬如一些业务培训之类的沟通，需要的是如何让听众引人入胜。而按照逻辑思维的方式进行讲述，容易让你昏昏欲睡。如何通过“故事框架”性方式进行讲述，是一个有必要的锻炼的沟通能力，这里可以推荐一本《金字塔原理》的书籍，教会我们如何从“归纳”金字塔形成”故事“金字塔。”

一个数据分析专家，就像一名绝世剑客，只有修炼好外功和内功，才能执剑天涯，快意江湖，走出一条差异化的道路。这次我们解构了优秀剑客的入门总纲，未来有机会，可以深入探讨武功秘籍，如何提高“招式”、“兵器”、“心法”和“气功”，这是四个方面的能力。譬如，如何锻炼自己的商业SENSE，如何建立行业分析框架，如何培养商业推理逻辑能力，如何培养数据底层架构和治理能力等等。

最后送大家一句话：
如果你想成为一名优秀的数据分析专家，一定要具备扎实的技术功底，站在企业/行业的视角，用数据的思维，呈现分析的结论，想最高领导人所想，思最高领导人所思。无论在思想格局上还是商业思维上都要有独到的见解，这样才有可能突破重重关卡，往上晋升为“专家”行列。