数据分析岗的职业发展困境

数据分析师要学习和掌握的知识和技能有很多，有工具类、算法类的知识和技能，还有分析方法、可视化方面的知识和技能，具体来说有以下内容。

工具类：Excel、Python、SQL 等数据工具的使用。算法类：分类、聚类、回归等算法的原理和应用。分析方法：对比分析、漏斗分析、留存分析、多维度分析的应用。可视化：各种图表、可视化工具的应用。

上述这些知识和技能对数据分析师来说是入行的基本功，是否掌握它们决定了你是否可以胜任数据分析的基础工作。

很多人就算掌握了上述知识和技能，还是会有以下困惑。

难道我就是一个取数工具人吗？为什么领导总是对我的分析不满意？面对一个待分析的业务问题，我有很多想法，但没有清晰的思路。我学过各种分析方法，但是不知道在什么时候该用什么方法。我做的分析报告，业务人员总是觉得没用，说报告没有提供有价值的信息。

这些困惑在数据分析初学者中非常常见，为什么会出现这样的情况呢？

缺乏分析思维

这些困境的根源是什么？

很多人习惯了学生时代的思维模式：以为掌握知识和技能就能解决问题。

在学校里，考题都在教科书的范围内，只要理解考点、运用正确的知识点就能获得高分。

但职场的情况完全不同！

现实中的业务问题往往没有标准答案，同一个问题可能有多种解决方案。关键在于你如何理解问题本质，如何灵活运用已掌握的技能来解决具体问题。

这就是为什么仅仅掌握数据分析技能是不够的。你还需要一项更重要的能力：数据分析思维，也就是如何恰当地运用这些技能的能力。

数据分析思维就像是一棵大树的主干，为具体的分析技能(树叶)提供框架和支撑。一棵树即使叶子不那么茂密，只要主干挺拔，整体看起来依然协调优美。反之，如果主干歪斜，再茂密的枝叶也难以掩饰其不足。

所以说：技能决定下限，思维决定上限。

要想突破职业瓶颈，掌握数据分析思维是必由之路。

如何提升数据分析思维

2025年刚刚上市的新书《商业数据分析思维》，这是一本专注于培养数据分析思维能力的实用指南。

作者章振骥，是公众号"三元方差"的作者。这虽然是他的第一本书，但书中内容实际上已经经历了三次迭代打磨。

最早从2019年底，公众号三元方差上发布的"数据分析思维系列"文章，到2020年底在拉钩教育平台推出的《万能的数据分析法则》课程，再到这本书的出版，每一次迭代都融入了更多的思考和实践经验。

基于作者这些年在数据分析思维方面的沉淀和积累，以及前两个版本获得的认可，相信这本书一定能帮助你突破职业瓶颈，建立起系统的数据分析思维。

本书不同于市面上那些简单罗列分析方法的书籍。

该书通过系统化的框架，帮助读者建立完整的分析思维体系。书中内容经过精心组织，由浅入深、层层递进，各个章节之间互相呼应、紧密关联。

正如副标题"用有效的分析推动业务增长"所示，本书的核心目标是帮助读者将分析思维真正应用到实际业务中。该书不提倡简单套用矩阵法、漏斗法、分层法等固定模板，而是引导读者学会发现核心问题、找到根本原因，最终通过数据驱动业务实现实质性增长。

书里有什么内容

本书的第1章~第3章本书分为三部分，分别是思维篇、流程篇和实战篇。

思维篇：第1 ～ 3 章是思维篇，这部分讲解了数据分析师需要掌握的思维能力，具体的章节设计如下。

第 1章介绍定义问题的思维。目标思维：让你学会找出问题的目标，避免“无的放矢”。问题思维：让你学会提出一个好问题，为后续的数据分析提供便利。量化思维：让你学会用数据准确地描述问题，体现数据分析的专业性。第 2 章介绍分析问题的思维。逻辑思维：让你学会从论据中提炼结论。结构化思维：让你学会对复杂问题进行分析，化繁为简地解决复杂问题。系统性思维：让你学会从动态视角分析问题，解决更复杂的动态问题。第 3章介绍解决问题的思维。商业思维：让你学会解读企业的商业模式，提升经营分析的基本功。业务思维：让你学会拆解业务流程，提升业务分析能力。用户思维：让你学会站在用户视角提出合理假设，提升用户分析的深度。

这几章的内容能够有效帮助你厘清各个知识点之间的关系，提升你的数据分析思维能力。

流程篇：第4 ～ 8 章是流程篇，这部分讲解了一个完整的案例分析流程，以及每个步骤的具体操作方法和注意事项。

第 4 章介绍分析流程：通过一个简单的案例了解分析的全流程。第5章介绍定义和分析问题：让你学会定义问题和分析问题原因的具体方法。第 6 章介绍提出建议：让你学会提出有价值的建议。第 7章介绍结论汇报：让你学会将分析结论组织成报告的方法。第 8章介绍其他分析方法：让你了解其他一些常见的分析方法。

实战篇：第9 ～ 12 章是实战篇，这部分通过讲述不同场景的分析案例，帮助你更好地掌握思维和流程的具体应用。

第 9 章介绍用户增长分析案例：让你学会通过细分新老用户，找出各自的增长策略。第 10 章介绍产品的用户留存分析案例 : 让你学会通过细分场景，提高产品的用户留存率。第 11 章介绍营销转化率分析案例：让你学会通过结合多维度分析和用户行为分析，提升落地页转化率。第 12 章介绍经营分析案例：让你学会通过指标建设、监控与分析协助经营决策。

本书适合谁阅读

● 数据领域从业者：对于已经在数据领域工作的专业人士，无论是数据分析师、数据科学家，还是数据工程师，本书可以帮助他们培养数据分析必备的思维能力，更好地服务业务部门。

● 业务与管理人员：对销售管理人员、产品经理人员、运营人员、营销策划人员等在日常工作中对数据分析有需求的人来说，本书介绍了数据分析的常规流程，可以帮助他们更好地利用数据驱动业务决策。

● 在校学生：对在校学生，尤其是那些对数据分析感兴趣、希望将来在这个领域发展的学生来说，本书类似于一门从思维层面入门数据分析的课程，这对于他们今后建立数据分析的知识体系有很大的帮助。