软技能在数据分析中胜过技术技能
这些软技能帮助我转变了职业生涯
进入这个领域的人普遍误解认为，写得更好的代码将使您成为更好的数据分析师。我在这里告诉你，这简直是不真实的。
数据分析师最重要的功能是以可衡量的方式为组织带来商业价值。这并不意味着您需要一个令人印象深刻的技术解决方案才能做到这一点。
你的角色是解释业务问题，为利益相关者制作一个解释事件背后原因的叙述，并展示其对业务的影响。这可能需要一个高级工具的技术方法，但这不是最重要的。
数据分析不是：
“这个月我们失去了14个客户”。
它更像是：
“与上个月相比，客户流失率增加了5％，其中75％的失去客户提到他们转向了竞争对手。这些客户特别指出，我们的产品缺少某个功能，这解释了下降。”
后者给利益相关者提供了一些行动的依据，正如你生成的所有报告应该提供的一样。
考虑以下软技能将有助于提高您在此角色中的效率，使您脱颖而出。
对商业模式的深入了解
换句话说，组织如何产生收入？以及您对交付产品或服务的复杂性有多熟悉？您的领域知识应该集中在您报告的业务领域（财务、运营、营销等）以及在整个组织内。您对业务本身了解得越多，您在生成分析和提供影响方面的方法就越好。
这也意味着您了解源系统如何收集和验证您正在报告的数据。您应该知道组成某些指标的操作流程的细节，以及可以回答哪些问题的限制。如果您是一个电子商务企业-如何从Google Analytics测量页面查看？或者如果您在供应链中工作，“时间到达”代表什么以及在SAP中如何显示？
优秀的数据分析师通常来自特定领域的协调员/分析师角色（即财务分析师，营销协调员等）。这是一种有效的途径，因为身处业务流程的基层能够让您更深入地了解组织的功能。
想想看，如果你在一家航空公司工作，你正在开发一个关于航班预订的仪表板，难道你不认为在预订部门工作过是不公平的优势吗？您将了解其预订系统中输入的所有相关数据点的含义，对业务的意义以及围绕此过程的挑战。
沟通和协作
不可避免地，作为数据分析师，您不会对您所面临的业务问题有答案。因此，您需要与其他团队合作，以了解您需要的特定数据的清晰度，或者生成某些数据的业务流程背后的细节。
数据分析师角色也是面向组织的，您可能会向同事，管理层，C-Suite或外部客户展示您的发现。您需要提高演示技巧，能够以有意义的方式传达复杂的结果。
在沟通方面，越少越好。您的同事，利益相关者和管理层不想听到有关如何操作您的Pandas数据帧或您的SQL语句中存在多少常见表达式的详细信息。相反，您需要能够提取您工作的技术方面，并仅传达最重要的内容。
批判性思维、好奇心和可观察性
你将面临的问题很难。如果不是这样，你的组织就不会雇用你。
当被问及一个需要回答的业务问题时，你需要概念化可用的数据，并确定如何转换它以正确回答问题。不总是清楚如何将最初的问题陈述与可用数据连接起来，但保持持续的“为什么”好奇心将始终使你在这个领域取得成功。
例如，假设你的组织要求你创建一份报告，说明每个月有多少客户合同被升级。表面上看起来，这似乎是一个简单的问题，但当你到达可用数据时，它变得更加复杂了。你需要确定的第一件事情是如何确定合同期限，以便可以按月进行聚合。你只是参考合同记录上的结束日期，还是必须查看账单系统以验证是否仍在收取付款？也许两者都有。
然后，一旦你知道了如何确定合同期限，你如何确定它是升级、降级、平坦续签还是取消？我们是在看期限前后的账户净变化吗？还是有另一组我们需要参考的标准？
在这种情况下，你需要能够将大问题分解成更小的部分，并在探索性数据分析（EDA）阶段组织自己。
卓越的利益相关者管理
利益相关者是数据分析师的客户；他们是从你生成的报告中受益并采取行动的人。就像任何其他事情一样，如果客户对你的服务不满意，他们会寻找其他人。
数据分析师需要了解他们向谁交付报告的人的角色。考虑一下你的利益相关者可能会关注的周围问题，以及他们在工作职能中个人关心的问题。在运营和财务领域工作时，我几乎总是需要回答的一个常见问题是“为什么X数与Y数不符？”能够将这种推理分解给我的利益相关者总是有助于推动对话朝着积极的方向发展。
与利益相关者成功合作还有一个人性因素。问问自己以下问题：
- 你是否容易相处？
- 你是否让他们更容易向你传达要求？
- 他们能否轻松理解你的分析结果？
- 当你说你可以在项目中通过x截止日期达到基准时，你能否交付？如果你不能（这没关系），你能透明地说明阻碍因素吗？
虽然你需要确保回答他们提出的所有问题，但利益相关者管理也意味着在正确的情况下给予反馈。但是这有一个微妙的界限。你可能听说过项目管理的流行术语“范围蔓延”。在得到项目反馈时，这是一个有效的关注点。在与利益相关者进行仪表板或报告审查时，请确保得到必要的改进和非必要的改进列表作为收获。
问一下，“你为什么需要X指标？”因为这可能会开始一个有意义的对话。但是，如果你发现尽管你努力质疑这个新特性，但对话没有进展，那么放弃你的分歧并优先完成任务可能会对你有益。
最后的思考
是的，你仍然需要技术技能，但没人关心它们
不可避免的是，你需要技术技能才能在你的角色中取得成功。数据永远不会以你可以只从完美的表中选择*的格式呈现。但是要知道，除了你之外，没有其他人可能会看到报告背后的技术解决方案。
当然，你仍然需要考虑仪表板或报告的可扩展性，以确保它在你的分析团队和动态中易于维护。但不要过度设计不需要复杂的东西。
在我的某个角色中，我们最受关注的Tableau仪表板之一是由销售经理开发的。它看起来不漂亮，也没有任何高级功能。但是这个仪表板以惊人的简单和重要性解决了重要的销售目标。其成功的关键在于经理对销售团队主要关注点的深刻理解。
所以，是的，仍然需要去学习 SQL、Python、Excel 和 Tableau。你会需要它们。但请确保你明白为什么需要它们。
