超越数字：软技能在数据分析中的关键作用
利用人类特质在数据世界中脱颖而出
在今天的工作经济中，建立和维护扎实的技术技能基础无疑至关重要；然而，同样重要的是认识到卓越的软技能是您技术专业知识不可或缺的补充。它在支持和增强您的整体职业能力方面发挥着至关重要的作用。
在大数据和先进分析的时代，数据分析已经成为所有行业企业决策过程中不可或缺的组成部分。尽管如此，组织内的数据分析通常是具有挑战性的。你知道为什么吗？虽然很少公开承认，但事实是数据往往分散和散布在组织的不同业务部门中。拥有出色的软技能不仅使您能够找到这些数据，而且能够在组织内导航数据治理政策的复杂性，从而获得对这些数据的访问权限。
什么是软技能和硬技能？
软技能和硬技能都是不同的技能类别。
硬技能指特定的技术能力和知识，通过教育、培训或在特定领域或行业的经验获得。它们通常可以通过证书或学位来量化和证明。
软技能包括一系列人际和个人品质，有助于有效的沟通、协作和团队合作、问题解决和批判性思维。它们使我们能够在复杂的数据环境中导航，处理冲突，适应变化并不断学习和发展。
在本文中，我们将探讨软技能在数据分析领域中的重要性，以及它们如何为这个快速发展的数据领域的成功做出贡献。
理解业务
在我的职业生涯中，我一再收到的反馈是我对了解业务的复杂性的好奇心和浓厚兴趣。我坚信，虽然技术可以通过课程和培训随时学习，但业务知识的重要性超越了即时优势。与技术不同，业务知识是一个逐渐积累的专业知识，随着时间的推移而不断增长。
全面了解业务流程的基础方面，为了解组织的核心内部运作提供了宝贵的见解。它不仅提供了对组织如何运作的深刻理解，还提供了有关特定产品或服务的详细机制的深入理解。
以下是我个人提高业务理解的一些方法：
- 通过积极与利益相关者互动、参加会议和观察关键流程，参与业务的日常运营。这将提供第一手的业务动态信息，帮助您获得对各种功能区域的深入了解。
- 与业务利益相关者合作，了解他们的目标、挑战以及数据分析如何支持他们的决策过程。
- 积极倾听是一项被低估的技能，但它具有引发深刻业务理解的显著能力。它使您能够提出相关问题，了解数据分析请求背后的业务目标，并深入挖掘潜在的问题或机会。提出有洞察力的问题将导致更有意义的分析和可行的建议。
- 我经常花时间研究和学习我所在组织所在行业，了解市场趋势、竞争格局和影响业务的监管因素。这种更广泛的行业知识将为数据分析提供更多的背景和有价值的见解。
- 通过书籍、文章和播客等方式了解业务概念、原则和实践。将您的知识扩展到您自己的领域之外。这种多学科方法将增强对业务内部不同功能之间如何相互连接的理解。
- 最后，一个关键的实践是积极寻求利益相关者对我的分析价值和影响的反馈。了解他们的观点，并利用他们的反馈来完善工作。这个迭代的过程不仅将增强业务理解，而且还将加强可信度和管理期望。
沟通与数据叙事的艺术
数据分析不仅仅是数字的处理；它更是提取有意义的见解并以引人入胜的方式展示它们。
在信息充斥的数据领域中，拥有清晰的理解至关重要，并以简单而引人入胜的方式向更广泛的团队呈现这种理解就像是夏洛克·福尔摩斯的任务一样。
以下是我最喜欢的一些技巧：
- 我通常与技术和非技术同事一起工作。基于同事的背景、知识水平和需求，我通常会针对各自的情况调整我的语言、语调和技术细节的水平。
- 数据分析经常涉及棘手的概念和技术术语。为了有效地传达这些复杂的思想，必须将它们简化并以易于理解的术语呈现出来。多年来，我经常收到的反馈是我能够以更简单的方式向不同的业务利益相关者传达复杂的概念。我是如何做到这一点的呢？
我的策略是利用视觉效果、类比和现实生活中的例子使我的观点更清晰。
- 作为一个数据可视化背景的从业者，我利用它以视觉上吸引人且易于理解的方式呈现信息。我是如何做到这一点的呢？通过精心挑选最合适的图表、图形和图表，有效地传达关键信息并促进数据的解释。相信我，这种方法非常有用。我不仅为工作相关事宜创建可视化效果，还喜欢为所有的文章创建插图。
- 作为人类，我们自然而然地被故事所吸引，而叙事是数据分析的有力工具。可视化在叙事中是必不可少的，因为它们提供了一个框架，帮助故事在上下文中展开。这种强大的视觉和叙事的组合不仅吸引了观众，还使见解更易于关联。与其费力地从二维视觉中解释含义，不如使用叙事和图像将数据生动地呈现出来，从而增强理解。
协作与团队合作
数据分析很少是一项孤立的工作。数据相关项目通常需要多个具有不同背景和专业领域的团队合作。这些团队通常由产品经理、数据工程师、项目经理、BI开发人员、数据分析师和业务分析师等个人组成。
以下是我发现有价值的一些方法：
- 毫无疑问，我最喜欢的方法之一就是将同事视为个体而非仅仅是同事。我们都经历着生活中的起起伏伏，考虑到我们在工作中花费大量时间，认识到每个人因个人情况和承诺而处理工作量的能力都会波动是很重要的。通过注意同事的可用性并在挑战时支持他们，我可以有效地重新分配任务，确保项目里程碑及时达成。
- 这是根植于心理学中的一项基本原则，即人们本能地期望你优先倾听他们的观点。我的父亲在我大学时期送给了我一本《高效人士的七个习惯》。我花费了额外的几年时间来真正内化并将这个原则融入到我的生活中。正如斯蒂芬·R·柯维所表述的那样，第五个习惯仍然非常重要：
“先求理解，再求被理解。”
这也是与业务利益相关者和更广泛的团队进行对话的有效方法之一。
- 每个项目都是所有团队成员的学习经验。为了满足项目要求，获得新技能是很常见的。因此，当某人正在学习和实施新技能时，耐心点是至关重要的。然而，主动寻求同事的帮助而不是等待他们来解救同样也非常重要。根据我的经验，大多数人都愿意在Teams上进行共同解决问题的电话会议，这极大地加快了故障排除的过程。
- 为感兴趣的参与者建立定期的团队汇报电话会议，以进行知识共享。虽然因为不是每个人都感兴趣，这可能会有些挑战，但仍然有可能安排这些会议。在这些电话会议中，团队成员可以轮流每隔几天向其他团队成员教授他们对某些事情的信心。例如，如果有人擅长SQL，他们可以为每个人提供一些快速提示的简短会议。同样，如果另一个团队成员对特定项目具有宝贵的领域知识或专业知识，他们可以与更广泛的团队分享。这样可以增强集体知识库。
批判性思维和问题解决
我们经常听到关于批判性思维和解决问题对于数据专业人员的重要性的讨论。然而，我们真正了解这些是什么以及为什么它们被认为是需要发展的关键技能吗？仅仅阅读博客、参加课程或在线解决几个问题是不够的。重要的是要意识到，仅仅被动参与是不足以培养你的批判性思维能力的。
那么应该怎么做呢？保持好奇心。好奇心是发展批判性思维和提高解决问题能力的重要因素。
好奇心是我们探索、学习和理解周围世界的天然倾向。
仅仅在工作中激活你的批判性思维能力是不够的。在专业和个人的背景下，将其融入你的日常生活并使其成为你思考过程的自然部分是必要的。
我没有特殊的天赋，我只是充满热情的好奇心。~ 阿尔伯特·爱因斯坦
以下是我喜欢的一些技巧：
- 提问。我发现质疑假设、挑战现有知识并探索不同的观点是有价值的。当你提出问题时，你可以深入探讨问题并识别潜在的解决方案。然而，重要的是要记住：
在问相关问题和提出不必要的问题浪费所有人的时间之间需要一个微妙的平衡。
- 刷新你的领域知识。发展对你所从事的领域或行业的深入理解是必要的。通过熟悉领域的特定挑战、目标和术语，你可以提出更相关和深入的问题。这些知识有助于你把握数据的背景，并识别影响数据分析和决策的关键因素。例如，如果你想加深对银行业放贷业务的理解，可以尝试了解其关键概念、操作、法规、行业趋势和最佳实践。
- 脏数据挑战：在进行数据分析之前，彻底评估手头数据的质量和可靠性是至关重要的。数据分析的最终目的是将信息转化为可操作的见解。然而，这个过程很少是一个线性和简单的过程。分析数据涉及到审查数据的准确性、相关性和来源，以及解决任何潜在的假设、差距、错误或偏见。
实际上，数据的价值在于它提供答案给相关的业务问题。
组织优先考虑超越视觉上吸引人的仪表板的数据，而是关注于解决特定问题和促进潜在增长的数据。
通过利用数据质量维度，你可以建立一个框架，确保随后的分析建立在可靠和重要的数据基础之上，从而获得更准确和明智的见解。
- 在数据的世界里，每个问题都是不同的，没有固定的规则可以跟随轻松解决问题。在我看来，从一开始就清晰地表述问题或问题陈述是至关重要的。同样重要的是确保团队成员对问题陈述和伴随其的期望达成一致。从这里开始，你可以开始识别和收集启动项目所需的相关信息。
- 接受可能是错误的事实。数据通常是复杂和混乱的。正如我们已经讨论过的，质疑数据本身的可靠性尤其重要，特别是因为决策依赖于它。在数据分析过程中，你的初始观点很可能是不正确的。接受这个事实，并根据实际情况调整你的分析。你如何做到这一点？通过从不同的角度检查数据，发现模式，检测异常，并推导出可能不会立即显而易见的见解。这将帮助你在形成观点之前更深入地了解你要解决的问题。
结论
在数据分析不断发展的领域中，卓越不仅需要技术专业知识。在个人层面上，提高我自己的软技能已经改变了我处理数据分析的方式，我更善于展示我的发现并吸引利益相关者，赢得他们的信任和支持。总之，软技能使你能够弥合数据和决策者之间的差距，理解数据被利用的背景，最终提高见解的质量和相关性。
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愉快的学习！
