【新手入门】数据分析新手成长历程
数据分析工作流程
数据分析工作流程1.确定目标：在开始数据分析工作之前，首先要明确分析的目标和问题。
明确你希望从数据中获得什么信息，并确保目标是明确、具体和可量化的。
例如，你可能希望了解顾客的购买行为，或者对市场趋势进行预测。
2.收集数据：在数据分析之前，你需要收集相关的数据。
数据可以来自公开数据源、公司内部数据库、问卷调查、网络爬虫等。
确保数据收集的方式和方法合法、有效，并且数据质量良好。
3.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和预处理。
这包括去除重复数据、处理缺失值和异常值、处理数据格式等。
通过数据清洗，可以确保数据的准确性和一致性。
4.数据探索：在数据清洗之后，可以进行数据探索，探索数据的特征和关系。
这包括进行统计描述、可视化展示、特征工程等。
通过数据探索，可以帮助你更好地理解数据的特点和关系，为后续的数据分析做准备。
5.数据分析：在数据探索之后，可以进行具体的数据分析。
数据分析可以包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方法和技术。
根据分析的目标，选择合适的方法和模型，并进行实际分析。
6.结论和报告：在进行数据分析之后，需要总结分析结果，得出结论并进行报告。
报告应包括数据分析的方法和过程、主要发现和结论，并以可视化方式展示数据结果。
确保报告简洁明了，易于理解和传达给相关利益相关方。
总而言之，数据分析工作流程是一个有条理、系统和迭代的过程，确保数据分析的结果准确、可靠，从而为决策提供有力支持。
在实际工作中，可以根据具体情况和需求进行调整和优化，以更好地适应不同的数据分析任务。
数据分析的基本流程和步骤
数据分析的基本流程和步骤随着信息时代的到来，数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
在这个数据爆炸的时代，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了一项重要的技能。
数据分析作为一种强大的工具，可以帮助我们理解数据背后的故事，为决策提供支持。
在本文中，我们将介绍数据分析的基本流程和步骤。
1.明确问题：数据分析的第一步是明确问题。
在开始分析之前，我们需要明确要解决的问题是什么。
例如，我们可能想了解某个产品的销售情况，或者分析用户的购买行为。
明确问题有助于我们制定合适的分析方案。
2.收集数据：数据分析的第二步是收集数据。
数据可以来自各种渠道，例如企业内部的数据库、互联网上的公开数据、用户调查等。
在收集数据时，我们需要确保数据的准确性和完整性。
3.数据清洗：在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗。
数据清洗是指去除数据中的错误、重复或缺失的部分，以确保数据的质量。
清洗数据可以使用各种工具和技术，例如数据清洗软件、编程语言等。
4.数据探索：数据清洗后，我们可以开始对数据进行探索。
数据探索是指通过可视化、统计分析等方法，深入了解数据的特征和规律。
通过数据探索，我们可以发现数据中的趋势、异常值等信息。
5.数据建模：在数据探索的基础上，我们可以开始建立数据模型。
数据模型是一个数学或统计模型，用于描述数据之间的关系和规律。
常用的数据建模方法包括回归分析、聚类分析、决策树等。
6.模型评估：建立数据模型后，我们需要对模型进行评估。
模型评估是指通过各种指标和方法，评估模型的准确性和可靠性。
评估模型的好坏可以帮助我们判断模型是否适用于解决当前的问题。
7.模型应用：在模型评估通过后，我们可以将模型应用于实际问题中。
模型应用可以帮助我们预测未来的趋势、做出决策等。
通过模型应用，我们可以将数据分析的结果转化为实际行动。
8.结果解释：最后一步是对数据分析的结果进行解释。
结果解释是指将数据分析的结果以清晰、易懂的方式呈现给他人。
通过结果解释，我们可以将数据分析的成果分享给他人，促进决策的制定和实施。
如何学习数据分析
如何学习数据分析数据分析在当今信息时代中扮演着重要的角色。
随着科技的不断进步和数据的爆炸，越来越多的企业和组织认识到了数据分析的重要性。
无论你是想深入了解数据分析，还是想在职场中运用数据分析技能加强自己的竞争力，本文将为你介绍一些学习数据分析的方法和步骤。
1. 掌握基本的统计学知识数据分析的核心是通过对数据的收集、整理、分析和解释来获得有价值的信息。
而统计学则是数据分析中不可或缺的基础。
学习统计学的基本概念和方法，如均值、标准差、假设检验等，可以帮助你理解数据的分布特征、掌握不同统计方法的应用场景，并提供基本的数据分析工具。
2. 学习数据分析工具和技术掌握数据分析工具和技术是学习数据分析的重要一步。
目前市面上有许多流行的数据分析工具，如Python、R、Excel等。
选择一种适合自己的工具并深入学习，掌握其基本语法和函数，熟悉数据清洗、数据可视化和数据建模等常用操作。
此外，还可以学习一些数据分析的常用算法和模型，如线性回归、决策树、聚类分析等。
了解这些算法的原理和应用，可以帮助你在实际问题中运用数据分析技术解决问题。
3. 实践和项目经验学习数据分析最关键的一步是进行实践和项目经验的积累。
通过解决实际问题和参与真实项目，可以锻炼自己的分析思维和技能，并提高自己的实际操作能力。
你可以尝试参与开源数据竞赛，如Kaggle比赛，这些竞赛提供了真实的数据和问题，可以帮助你实战数据分析技术。
此外，也可以与其他一同学习数据分析的人组队，一起解决问题和分享经验。
通过交流和合作，可以加快学习进度，获取更多的学习资源和经验。
4. 持续学习和更新知识数据分析是一个不断发展和变化的领域，新的技术和工具层出不穷。
因此，持续学习和更新知识是学习数据分析的必要条件。
定期关注数据分析领域的最新动态、参加培训和研讨会、阅读相关的书籍和文章，都是提高自己数据分析能力的有效途径。
总之，学习数据分析需要一定的时间和耐心，但通过掌握基本的统计学知识，学习数据分析工具和技术，进行实践和项目经验的积累，以及持续学习和更新知识，你可以逐步提升自己的数据分析能力，为自己的职业发展打下坚实的基础。
数据分析师的工作技巧与经验分享
数据分析师的工作技巧与经验分享在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策的重要依据。
而数据分析师作为企业中不可或缺的角色，需要具备一定的工作技巧和经验。
本文将分享一些数据分析师在实际工作中的经验和技巧，希望对正在从事或有兴趣从事数据分析工作的人员有所帮助。
一、数据收集与整理数据分析的第一步就是数据的收集与整理。
在收集数据时，我们应该明确自己的目标，确定需要收集哪些数据，并确保数据的准确性和完整性。
此外，我们还可以利用一些工具来帮助我们自动收集数据，提高工作效率。
在整理数据时，我们需要对数据进行清洗和预处理。
清洗数据是为了去除重复、缺失或错误的数据，保证数据的质量。
预处理数据是为了将数据转化为可分析的形式，例如对缺失值进行处理、对数据进行归一化等。
二、数据分析工具的选择在进行数据分析时，选择合适的工具也是非常重要的。
常见的数据分析工具包括Excel、Python、R等。
Excel是最常用的数据分析工具之一，它简单易用，适合处理小规模的数据。
而Python和R则更适合处理大规模的数据和进行复杂的统计分析。
选择合适的工具可以提高我们的工作效率和分析能力。
三、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节。
通过将数据以图表的形式展示出来，可以更直观地理解数据的特点和趋势。
在进行数据可视化时，我们应该选择合适的图表类型，保证图表的简洁明了，并注重图表的美观性。
此外，我们还可以利用一些数据可视化工具来帮助我们制作出更专业的图表，例如Tableau、Power BI等。
四、数据模型与算法在进行数据分析时，我们经常需要构建数据模型和应用算法。
数据模型是对数据和问题的抽象，它可以帮助我们更好地理解数据和问题的关系。
而算法则是对数据进行处理和分析的方法和步骤。
在选择数据模型和算法时，我们应该根据具体的问题和数据特点进行选择，并不断学习和掌握新的模型和算法。
五、持续学习和实践数据分析是一个不断学习和实践的过程。
随着技术的不断发展和业务的变化，我们需要不断学习新的工具、新的技术和新的方法。
数据分析基础
数据分析基础数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和解释，获取其中隐藏的信息和洞察力的过程。
随着大数据时代的来临，数据分析在各行各业都发挥着重要作用。
本文将介绍数据分析的基础知识和技巧。
一、数据收集数据收集是数据分析的第一步，它决定了后续分析的可行性和准确性。
数据的收集可以通过多种渠道进行，比如从数据库、文档、网站爬虫等方式获取。
在数据收集的过程中需要注意保证数据的完整性和真实性，避免数据来源不确定或存在错误。
二、数据整理数据整理是指将收集到的数据进行清洗、转换和格式化，使其适合后续的分析工作。
数据整理的过程中需要注意去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等问题。
此外，还需要对数据进行转换和标准化，以便后续的统计和建模工作。
三、数据处理数据处理是指对整理好的数据进行分析和计算。
数据处理的方法和技术有很多种，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
在选择数据处理的方法时，需要根据具体的问题和目标来确定，同时考虑到数据的特点和规模。
四、数据解释数据分析的最终目的是从数据中获取有价值的信息和洞察力，并为决策提供依据。
数据解释是指将分析结果转化为可视化的形式，以便于理解和传达。
常见的数据解释方式包括图表、报告、仪表盘等。
在进行数据解释时，需要考虑受众的需求和背景，选择合适的方式来展示数据。
五、数据分析工具数据分析工具是进行数据分析的必备工具，常见的数据分析工具包括Excel、Python、R、Tableau等。
这些工具提供了丰富的功能和库，可以帮助分析人员进行数据的处理、分析和解释。
对于初学者来说，可以通过学习一种或几种常用的数据分析工具，来提高数据分析的效率和准确度。
六、数据分析的应用数据分析在各个领域都有广泛的应用，比如市场营销、金融、医疗等。
在市场营销方面，数据分析可以帮助企业了解市场需求和竞争对手，优化市场推广策略。
在金融领域，数据分析可以帮助银行和证券公司进行风险管理和投资决策。
在医疗领域，数据分析可以辅助医生诊断疾病和制定治疗方案。
数据分析与统计软件入门教程
数据分析与统计软件入门教程第一章：引言数据分析和统计软件是在处理大量数据时非常重要的工具。
随着科技的进步和数据的不断增加，数据分析在各个领域都扮演着至关重要的角色。
本教程将为读者介绍数据分析和统计软件的基本概念和技巧，并提供一些实用的示例，帮助读者快速入门。
第二章：数据分析概述数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和解释，从中获取有价值的信息和见解的过程。
在这一章节中，我们将介绍数据分析的基本概念和流程，并讨论数据分析在不同领域的应用。
第三章：统计软件简介统计软件是进行统计分析和数据可视化的工具。
本章将介绍几种常用的统计软件，包括SPSS、R、Python和Excel，并讨论它们的优势和适用场景，帮助读者选择合适的软件进行数据分析。
第四章：SPSS入门SPSS是一款功能强大且易于使用的统计软件，广泛应用于社会科学、教育、医学等领域。
在这一章节中，我们将介绍SPSS的基本操作和功能，包括数据导入、数据清洗、数据分析和报告生成等。
第五章：R语言入门R是一种免费且开源的统计软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。
在这一章节中，我们将介绍R语言的基本语法和常用函数，以及RStudio等开发环境的使用，帮助读者快速上手R语言进行数据分析。
第六章：Python入门Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。
本章将介绍Python的基本语法和常用库，如numpy和pandas，以及Jupyter Notebook的使用，帮助读者利用Python进行数据分析和统计建模。
第七章：Excel数据分析Excel是一款广泛使用的电子表格软件，也可以用于数据分析和统计。
在这一章节中，我们将介绍Excel的数据处理和分析功能，如排序、筛选、透视表和图表制作等，以及Excel VBA的应用，帮助读者用Excel进行简单的数据分析。
第八章：数据可视化数据可视化是一种将数据通过图表、图形和地图等形式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据的方法。
数据分析实习经验
数据分析实习经验一、导言数据分析是当今社会普遍应用的一项技能，而实习是学生锻炼和应用所学知识的重要途径。
本文将分享我在进行数据分析实习期间的经验和收获。
二、实习背景我所在的实习公司是一家大型金融科技公司。
作为数据分析实习生，我主要负责处理和分析大量的金融数据，并从中挖掘有用的信息和业务见解。
三、前期准备在开始实习前，我积极提前学习和熟悉各种数据分析工具和技能。
我系统地学习了Python编程语言和SQL数据库查询语言，并通过完成各类数据分析项目来提升自己的实践能力。
四、实习内容与挑战1. 数据处理与清洗：作为数据分析实习生，我的首要任务是处理和清洗原始数据。
这包括数据的导入、数据质量的检查和处理数据中的缺失值、异常值等。
这一过程需要细心和耐心，因为数据的质量直接影响最后的分析结果。
2. 数据分析与建模：一旦数据清洗完成，我就可以进行数据分析和建模工作了。
通过使用Python中的数据分析库，我可以对数据进行可视化、探索性数据分析和统计分析，以揭示数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化与报告：将数据分析结果进行清晰的可视化展示和撰写报告是数据分析工作中不可或缺的环节。
我使用了数据可视化工具，如Matplotlib和Tableau，将分析结果以图表和图形的形式呈现出来，并通过撰写报告向团队和上级领导汇报我的发现和建议。
五、收获与成长1. 技术能力的提升：在实习期间，我深入学习了Python编程语言和SQL查询语言，熟练掌握了数据处理和分析的基本技巧。
通过实践项目，我不仅增强了对数据分析工具的熟练运用，还提高了解决实际问题的能力。
2. 团队合作与沟通能力：在实习过程中，我与团队成员密切合作，共同解决了很多实际问题。
通过与他们的交流和合作，我学会了如何与不同背景的人合作，并有效地传达和沟通我的观点和想法。
3. 解决问题的能力：在处理和分析大量的金融数据时，我遇到了许多困难和挑战。
然而，通过不断学习和尝试，我逐渐克服了这些问题，并找到了解决方案。
数据分析的基本步骤和方法
数据分析的基本步骤和方法1. 确定分析目标在开始数据分析之前，您需要明确分析的目标。
这有助于确定要收集和分析的数据类型，并指导您的分析方法。
2. 收集数据在数据分析的过程中，您需要收集与分析目标相关的数据。
这可以来自各种来源，例如数据库、调查问卷、传感器或互联网。
3. 数据清洗和预处理数据清洗是确保数据的质量和完整性的重要步骤。
在这个阶段，您需要识别并处理数据集中的错误、缺失值和异常值。
此外，您还可以对数据进行预处理，例如转换数据类型、标准化数据或创建新的特征。
4. 探索性数据分析探索性数据分析是一种用来探索数据集的方法。
通过可视化和统计分析，您可以了解数据的分布、关联性和趋势。
这有助于发现数据集中的模式和规律。
5. 应用统计分析方法统计分析是一种用来对数据进行推断和预测的方法。
根据分析目标，您可以选择适当的统计方法，例如描述统计、假设检验、回归分析或时间序列分析。
6. 解释和沟通结果在完成数据分析之后，您需要将结果解释并以易于理解的方式进行沟通。
这可以通过报告、可视化或演示来实现。
确保您的解释和沟通与分析目标一致，并提供有关数据的相关背景信息。
7. 重复和改进数据分析是一个迭代的过程。
在分析结果之后，您可以根据反馈和新的需求再次进行数据收集、清洗和分析。
这有助于改进和深化您的分析方法和结果。
以上是数据分析的基本步骤和方法。
通过遵循这些步骤，您可以有效地从数据中提取有价值的信息和洞察力，并做出明智的决策。
> 注意: 以上为一般性的基本步骤和方法，具体的数据分析过程可能因任务需求和数据类型而有所差异。
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表哥表姐的升级之路Q1：什么是表哥表姐？A1：指市场部，运营部，业务部等部门专门负责数据提取，整理，出报表工作的基层员工。
此类同学一般日常使用excel，简单的SQL工具，对基础数据进行筛选，整理，制作诸如：《XX公司业务月报》一类报表给对应部门查看。
Q2：表哥表姐为什么要升级A2：因为这个岗位是一个高不成低不就的岗位，既不懂底层的数据仓储，数据库，没有编写分析代码，设计分析模型的能力，又不能跟市场，业务，运营部的老大汇报，参与决策，每天看的数据挺多，但大部分仅是输出简单的统计平均数，或者百分比，完全不知道这些数据是怎么来的，不知道是怎么用的，不知道有什么价值，想跳槽，一看应聘要求不是要求精通业务有实操经验，就是要求懂XX语言，会XX开发，内部升职无望，外部跳槽无力。
Q3：那表哥表姐该如何升级呢？A3：沉下去走技术线（学习系统，代码，开发知识，学习数据库，数据仓储等系统知识）或者浮上来走业务线（学习营销，策划，推广，销售，品牌，运营管理等知识）。
Q4：该选哪条线呢？A4：看个人能力，兴趣爱好及基础知识。
理论上技术好的走技术，业务好的走业务。
但是两条路都会有共同的困难：必须学习大量日常工作中用不到的知识才能升级，但一来日常工作用不到，非工作时间很难抽出空闲时间学习，二来日常工作用不到，所以学了也很容易忘，三来即使学会了，跳槽的时候想转型也很难说服HR相信，自己能适应一份过往X年内都没干过的岗位，十有八九不被HR认可，还是干回表姐。
Q5：但是我是一个有耐心，能牺牲业余时间，有主动学习精神，会编故事忽悠hr的好表哥，请指导我怎么升级吧！A5：技术线学习请咨询群主fly大神，业务线学习主要是提升业务能力，要懂业务。
Q6：我天天听人说：你懂不懂业务，业务要熟练，那么业务到底是个什么玩意？A6：业务就是怎么做生意，一个成功的生意包括：设计概念，研发产品，生产产品，品牌宣传，市场推广，渠道销售，物流配送，售后服务，客户维护，9个步骤下来，才能把一个很好的想法，转化为一件消费者拿在手中的，喜闻乐见的，愿意消费的产品。
组织9个环节的工作，把他们串联起来，分配任务给对应的人，完成各自本职工作，监控效果，不断调整工作方式，这就是所谓的业务。
Q7：那听业务起来似乎很简单，为什么还有懂和不懂的区别。
A7：正如下象棋，懂与不懂的区别，不是知不知道车走线象走田，而是懂不懂如何战胜敌人。
当然隔行如隔山，不同行业的车马炮的走法是不一样的，更多的人对于业务，连车走线象走田都不知道，更谈不上懂了。
Q8：那么我该如何达到懂的地步呢？A8：关键在于弄清三样东西，分工，流程，措施。
建议分以下五步学习：第一步：了解公司的组织架构，部门划分，各部门工作职责，KPI考核方式第二步：针对自己主要服务的部门，了解他们日常工作内容，处理什么问题，需要什么资源，需要什么人支持，自己能做哪些决定第三步：针对自己主要服务的部门，了解他们决策般决策过程，一般决策会考虑哪些因素，为什么要考察这些因素，会有哪些常见的应对措施，为什么选这些措施，每种应对会调动多少资源，达成多少效果。
第四步：针对自己主要服务的部门，了解他们的数据表现。
决策前看哪些指标，测算时提取哪些数据，考核时如何计算KPI。
第五步：针对自己服务的部门，了解其他同行业，在同样情况下做法。
再具体的举个栗子：比如我做数据给市场部看，今年公司销量持续不行，他们最近频繁提数，那么：1.销量不行的责任公司是压给业务部/销售部/还是市场部，他们在这个事情里各扮演什么角色？市场部最关注的问题是什么？2.他们频繁提数的目的是什么？是准备上促销活动还是调整产品线？为什么他们会选择调产品线而不是促销？3.他们要调那条产品线？是准备出新品还是改进旧产品，是准备做爆款还是打包销售？什么一定要这样不能那样？他们看了哪些产品的数据？为什么要看产品60日销售指标而不是过往1年销售指标？为什么要重点提XX城市的来看？4.活动完了他们怎么考核？这个月月报表现是否有提升？5.我昨天看到别的公司也做类似的新品了，他们是不是业绩也不行了？想熟悉业务，就得多问问题，就得反复问，做排除法，就得多想问题，就得自己想，也要拉上同事们一起想。
Q9：哇靠！学习业务要了解这么多东西？我哪里能弄得到？A9：最好的办法就是和公司内部，和同行一起聊天。
不放过正式，非正式场合，比如一起吃饭，团建，出行等都是好机会。
如果公司缺乏沟通文化，就先从各部门新入职的小弟小妹入手，他们缺乏归属感，有学习进取心，总是爱吐槽工作，很容易套出话来。
借助业务场合，比如业务部门提出取数需求的时候多发问，不讲清楚不给他们数，或者出月报的时候主动发问：“我看到这个月XX指标出现异动，是不是上个月XX活动有效果了？还是数据本身出问题了?哇靠你们死定了，这个月XX指标这么难看肯定是XX产品出事了，哥们你快帮我想想理由不然汇报上去你要惨了”。
总之为了拿到信息，男的卖萌女的发喋，什么方法好用用什么，没什么不好意思的。
Q10：哇靠！太难了太难了，我们公司各个都是铁面青，沟通费死个劲，我脸皮又薄又不爱说话，我做不来，有没有一个得道高人或者一本世外天书一看就懂了？？？A10：没有，如果真有天书这个世界上就没有穷人了。
隔行如隔山，即使在其他领域做得很好的人，在你的行业，你的公司，你的部门也不一定懂，因为真正使一个企业成功的一定是某些独特优势，人们更容易看到共性的问题，所以外部的人很难指导到你，想想自己的薪水与工作的苦闷，你会发现沟通真的不是最大的问题，穷才是。
Q11：那么，我怎么做才能让这个过程变得轻松点呢？A11：最好的办法是做笔记，坚持做笔记。
一般一个新人搞清楚架构，流程不是什么难事，用心记的话一个月足够了，难得地方是该如何决策，如何做判断，比如同样的环境为什么今年选降价明年选买一送一，同样的买一送一为什么今年做的好明年反而不打算做了。
这些问题要多方面收集资料，反复验证，反复问为什么用这个不用那个，还有什么可能，围绕问题组织起来，把每种情况按照SBO方法一一列下。
这个过程才是升级的最关键过程，但也是最有含金量的过程，一般能列举出判断现状能用哪些指标，可以有几种促销形式，每种投入产出的，已经达到资深水平，能说清楚当前情况下用每种方法能达成什么效果，该如何选择，需要哪些部门配合到哪些事情的，就已经达到部门领导水平了。
所以骚年们努力吧，学无止境。
Q12：那么我怎么知道自己真的懂业务了？A12：试着回答我的以下问题，看看不用看报告，能答出来多少带数字的结果，自己感受以下。
假设你现在正在面试市场部产品开发经理职位，试着蒙着眼睛回答以下问题：1.请介绍以下你上一家公司，他的规模多大？发展速度如何？业内排名第几？品牌资产多少？有哪些核心业务？每条业务发展速度如何？2.请介绍以下你的部门和岗位，你的部门负责什么工作？与哪些部门配合？主要考核KPI是什么？你之前负责哪款产品，这款产品销售与利润表现如何？这款产品品牌口碑如何？用户量有多少？目标客户是哪些人？实际客户是哪些人？这款产品在公司整体业务线中定位是什么？是否达到公司期望？为什么能达成/超越公司期望？未来准备如何改进？3.请介绍以下您的工作，你在这个产品中承担什么角色？对谁汇报，对谁下命令，需要谁协作？你当初是如何策划这款产品的？为什么会选XX做核心卖点？为什么会选择X X客户做目标客户？做了哪些事促成目标达成？投入了多少资源？3年产品ROI是多少？是否有更好选择？对于未成为目标的人怎么考虑的？未来是如何规划的？Q13：好了好了，经过七荤八素的折腾我对上边这些东西已经对答如流了。
那么这对于我分析能力的提升有个毛用？A13：懂了这些以后，你会清晰的知道每个指标是什么用的？为什么有人看这些指标，这些人提了数会怎么思考。
当有人提不合理的提数需求，或者让你解释为什么数据长成这样，或者说：“数据不好肯定是数据错了业务杠杠的好”的时候能照他的招呼，呼的丫死去活来，呼的领导觉得你分析的很到位，呼的小弟们想你学习分析经验。
Q14：但是听上去学习完以后只是使我达到了一个资深业务人员同类的水平，其实我并没有比他懂得更多，那么怎么体现我分析的专业性呢？A14：逻辑性与系统性就是你的专业性体现。
的确一个资深的分析人员在能力上是不会超过一个资深的业务人员的，但分析人员的优势在于逻辑性，在于系统性，在于归纳，在于总结，在于调理清晰，在于表达明确。
优秀的分析人员，能够把做业务过程中复杂的流程，主观的感觉，总结为调理清晰的文字，形成经验，输出结果。
这对于业务是有极大帮助的，主要体现在：1.总结和汇报。
向上汇报时分析人员身份更客观，更专业，更有调理，对老板更有说服力。
2.传承和发展。
优秀的业务技能可以被分析人员总结对关键要点传承给新人3.创新和挑战。
在遭遇突发事件，不清楚的事件，新事件时，业务敏感性会失效，分析人员的逻辑性和系统性，能提供更完备的解释问题的思路，帮助大家梳理所以，优秀的业务分析人员不会替代业务人员的工作，而是做好决策辅助，在对上，对下工作中业务人员会依赖分析人员进行工作，大家相互配合，业务人员是司令部负责决策，分析人员是参谋部负责列1,2,3Q15：逻辑性与系统性，说起来容易，这么虚的东西我怎么锻炼？A15：最好的锻炼就是日常的对话。
在日常与同事，朋友，同学的交流中，主动归纳对方的意思，探测对方真实含义，发言以前挺3秒思考一下我该如何表达这个问题，想反驳对方时挺3秒多和对方确认下他的意思。
实际上专业的业务分析人员根本不需要讲什么业务流程，分析思路，专业的分析人员一张嘴就会让人觉得专业，这种专业性是透过说话的逻辑，思考的系统性反应出来的。
Q16：说了那么多我都晕了，能否总结下到底升级该分几步走？A16：1.选好升级方向，业务or技术（以下以业务为例）2.主动结实各部门朋友，获取资讯3.理清公司架构，部门职责，工作流程等基本信息4.学习对应部门的岗位职责，工作内容5.学习对应部门的决策方式，取数依据6.主动交流发现的问题，追踪报表结果7.主动提升汇报，总结能力，争取多的机会发言Q17：那么这么升级完我能达到什么水平？A17：通过1年左右锻炼，达到业务熟练水平，通过2年左右锻炼，能调职至市场部，业务部，营运部等承担高级职位，或在业务分析线达到资深水平。
通过3-5年锻炼有能力做小部门领导。
Q18：看来看去还是得我自己干很多事情，真的没有一本书一看就全会的吗？A18：记得这个结论：工作中没人有义务主动教育你成长，工作中不能日常用到的知识一定会很快忘记，工作中才能获得最贴近现实的知识。
为了自己的成长，请放下羞涩，主动对上，对下，对平级沟通，主动记录结果，主动问自己问题。
如果没有问问题的好奇心，没有记录整理的习惯，懒得提问反问，懒得反复验证，懒得组织表达的语言，那么应该反思的是：我真的适合做分析吗？我是不是做个销售或者开发更好。