受本人背景和知識水平所限，本答案局限性如下（包括但不限於）：

1. 更適用於中大型公司；

2. 更適用於網際網路公司；

3. 可能更適用於美國的工作環境。

個人以為，一個三年工作經驗的數據分析師應該具備以下方面的能力：對技術的掌握，對產品的理解，對數據的敏銳性，數據和產品之間互相轉化的能力，分析思維的廣度、深度和速度，數理統計的能力，溝通的能力，輔導新人的能力，面試把關的能力。

以下分開來說，同時舉例的時候假設這個數據分析師是知乎這個APP產品的，目的是為了增長活躍用戶。

1、對技術的掌握

不一定需要非常高深的技術，但是基本的一定要過關。比如針對網際網路行業的數據分析，SQL是一定要過關的。在這基礎之上，掌握公司慣用的BI工具或者報表製作工具，譬如帆軟系列；Python / R 可以提高長期的工作效率，但在初期並不一定需要。

簡單來說，技術能力決定了一名數據分析能力的下限，而對產品和業務的理解則決定了上限。

如果缺乏技術的支援，那就只能去當 CEO 了。

就好比在電影 Margin Call 里，底下的小兵負責分析數據，各種模型預測金融危機什麼時候會發生。

而對於 CEO 來說，他的任務就是猜。

2、對產品的理解

數據分析的目的是為了改進產品。如果缺乏對產品的理解，那麼技術再好，也有可能像是無頭蒼蠅到處亂撞。

或者是變成 data dump，提供一堆一堆的圖表，但其中有互相什麼關聯，能說明什麼問題，提供什麼樣的建議，卻並沒有好的想法。

如果是初入行的話，這還是問題不大的。

因為新人可以有老闆帶著，或者是老人帶著，但是如果想要更進一步，那就必須能夠自己獨立的做項目。

尤其是在網際網路行業更是如此，除了新人之外，對大多數人的基本要求都是能單兵作戰，不需要詳細的指導。

同時在很多情況下，問題是很開放性的，對於如何解決並沒有一個非常固定的套路，或者是因為這完全就是一個新的問題，或者因為不同產品之間套路無法直接套用，需要做大量的調整和創新。

比如這裡面增長的例子，哪些是可以借用於知乎的，哪些是需要調整的，哪些是完全不適用的？

3、對數據的敏銳性

對數據的敏銳性體現在兩方面，一是在結果還不是那麼清晰的時候，甚至根本就沒有什麼數據的時候，能夠大致感覺往哪個方向深挖是更有可能出成果的；二是在數據出問題的時候，能夠反應出來，及時找出原因。

比如做知乎這個app的數據分析，目的是為了增長活躍用戶，可以做的地方有很多，比如增加獲新、增加內容、增加用戶關注話題數、增加用戶關注人數等等。一個經驗豐富的老司機可以快糙猛的大概估算一下各個方面的機會有多大，大致的實施難度如何，風險是大是小，產品哪些方面是有缺陷可以改進的。

另一方面，是人就會犯錯，最大的區別在於有的人可以很好的糾錯，而有的人則需要別人提醒，還有的人即使別人提醒了也反應不過來。

4、數據和產品之間互相轉化的能力

在網際網路行業，多數時候問題是很不清晰的，比如說問題可能是2017年新用戶留存遠差於2015年的用戶，如何解決？

對數據分析師來說，並不會有一個詳細的單子來告訴你都有哪些步驟，而是需要自己靈活處理。

一方面這些問題本身就比較新，雖然會有一個大致的套路，比如 AARRR 模型，解決增長需要先解決留存等等；然而再往下具體的時候，套路就沒有那麼固定了，因為不同的產品之間可以差別很大。

即使像是 Quora 和知乎這樣理應非常類似的產品，也可能因為一些或大或小的差異，導致給分析數據也帶來差別。

比如 Quora 的 upvote 並不完全代表贊同，而更多帶有傳播的意味。

而對於知乎來說，點贊即是贊同，傳播只是副產品而已。

如果只懂數據不懂產品的話，很容易進入一個誤區，要麼產品/業務方追著問數據，要麼沒活兒干。

5、分析思維的廣度、深度和速度

速度這個比較好理解，尤其是在網際網路行業，講究快糙猛，沒有時間精細打磨。

比如一個項目可以花兩個月時間做出 95%，也可以花兩周時間做 80%，那麼多數時候都會是後者。

廣度：產品的各個方面之間總是互相牽扯的。最簡單的例子，如果知乎的拉新做得非常好，那麼留存就有可能降低，用戶活躍度也有會降低。

如何分析各者之間的關係，如何保持一個合理的平衡，如何增加其中一個不過於負面影響其它，這些數據分析都需要在廣度上有一定的了解。

深度：有些問題一個人解決不了或者很難，多幾個人就可以了，比如說搬磚，十人人搬總會比一個人搬快得多，哪怕不是十倍速度。而有些問題，靠堆人力是沒用的。

6、數理統計的能力

這一部分跟 1，3，5 是相關的。不一定需要特別高精尖，但是對於分析問題會有很大的幫助。比如說如何識別數據分析里可能出現的錯誤。

7、溝通的能力

除非兼任軟體工程師和產品經理的職，否則數據分析師總是需要通過說服產品和工程方面來改變產品，產生影響力。

有了好的結果是第一位，如何影響合作夥伴，讓他們接受自己的建議甚至比有好的結果還重要。

畢竟，沒有聲音，再好的戲也出不來。

8、輔導新人的能力

輔導新人，不只是團隊 leader/manager 的要求，對於獨立貢獻者（individual contributor）也是一樣重要的。

聞道有先後，術業有專攻。

一個人的力量終究是有限的，如果把自己的能力複製到整個團隊甚至整個公司，是增大自己影響力最有效的辦法之一。

9、面試把關的能力

大多數人應該都希望自己的公司處於一個增長的狀況，如果是高速增長那就更好不過了。

有增長，就必然要招人。

而招人並不是簡單的招人來幹活，而是招來更優秀的人進一步提高團隊的水平。

這對於高速增長的團隊來說是一個很大的挑戰，所以提高面試技能和精準的判斷面試者的能力，無疑是有效的擴張團隊的不二法則。

10、少睡的能力

比如說七周不睡覺，快速成為數據分析師（開玩笑的）。

文 | 鄒昕-知乎

來源：再生談|reborn_chat

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