很多新人甚至从业者，都对数据分析岗位或自身职业发展存在困惑，常见表现有：
做不好：学了很多工具，看了很多学习资料，却还是做不好数据分析？
没经验：明明精通各类算法，但到了分析数据的时候，却还是败给了懂业务的公司同事！
没想法：看到的数据只是数据，而领导看到的是机遇和方案！
低薪水：前同事每两年换次工作，已经薪水翻倍，而自己面试时却节节失利？薪水原地踏步。
实际项目中，无论是从 0 到 1 的信用分产品、电商亿级用户精细化运营，还是工具产品的规模增长与变现，能取得结果的关键都不在于工具本身，而在于业务理解与分析思维。
工作以后我们发现，数据分析行业不乏因为好奇和薪酬而毕业入行的从业者。
（原书配图未随迁移入库，略）
（来源：招聘网站数据分析岗位招聘要求）
然而进入职场后，却发现现实与理想相差甚远，原本非常“有意思”的工作现在变得“让人恼火”：学了各种工具，写了很多代码，工作中最常用的却还是按照条件导出数据，自嘲像个“提数机器”，没有成就感…… 工作热情也一天天消失。
我认为，上面的问题可以归为以下三类。
问题1：缺乏对业务的理解，更多的是被动做事。
很多分析师在做事的时候，充当老好人，别人提什么都做，上班非常忙，成为别人口中的好好先生。自己也想自我提升，但没时间，因为你的时间掌握在了别人手中。
简单测试一下你：今年产品团队的目标具体是多少，有哪些战略打法，你看过这份报告吗？
问题2：对数据分析的理解片面化，更多的还是停留在工具层面。
现在很多高校都在开数据分析这个专业，我看过学生们学的课程，像 Python、Tableau、Java 这些工具都有，实际上是有问题的。大数据是很好，但如果不解决业务问题，你玩得再花，都是空架子。现在很多公司面试的时候都写了一大堆代码要求，这本身就是外行人。
问题3：缺乏引路人，想提升但找不到导师。
很多悟性不错的同学，在思考自身能力提升的同时，会去和职场上的老同事或者领导沟通，希望得到一些指导。但沟通后发现他们更多还是一些工具层面的指导，对思维的解惑不多，或者也是在重复类似的工作场景，没有更深入地思考问题。以专题报告为例，你发给对方希望他们给些意见，得到的却更多是报告格式、文字描述、图形可视化上的一些意见，对分析套路的建议却非常少。
我想说的是，数据分析不是简单的工具使用和重复的数据处理，数据分析的本质是：从大量事物中发现关键信息，用于直接决策，而不是辅助。
但是，市面上的数据分析资料也多以各类技术工具讲解为主，部分人对数据分析的认知还停留在 SQL 和其他工具操作阶段；很多中小企业的数据分析从业者，又限于自身业务场景问题，无法在本职工作中得到锻炼和成长；想要提升能力、求职体验新鲜的工作内容，却又不了解心仪岗位的要求，不知从哪下手，面试求职又屡屡败北。
怎么更好地解决这些问题呢？
本文依循大多数人学习新技能的方法路径，通过“找定位、扩思维、精方法、知流程、找不足、寻突破”这样一个流程，来全方位掌握数据分析。
（原书配图未随迁移入库，略）
具体来说，内容分为 5 个部分：
数据分析的行业需求与要求：从不同企业的业务类型着手，掌握不同企业要求的数据分析基本技能，无论从事什么类型的业务，都能找到属于自己的数据化思维与方法。
拓展宏观视野：通过 4 大行业（电商、互联网金融、游戏、传统行业）的知名案例，讲述数据分析思维模型。该部分的亮点是案例实战，比如电商、游戏分别怎么做数据分析，很多案例可以直接套用。同时给出优秀数据分析人员的能力模型和 4 个评价指标，便于评估自身所处的段位。
聚焦微观方法论：聚焦不同业务分析的分析框架，讲解关键阶段动作，比如流量分析、路径分析、竞品分析、活动分析、用户增长分析等核心操作，掌握数据分析的微观方法论。
知流程，找不足：专题报告是分析师对外推广自己的产品，而一份专题报告实际有一套标准化流程，如问题的定义与拆解、数据的获取与拆解、专题报告的撰写与落地，以及 AB 测试等。掌握后就知道如何写好专题报告。
人人都是数据分析师：除思维与方法外，还需提升行业分析、数据仓库研究、用户研究、时间管理等专业素养，解决数据分析中的关键问题，具备优秀数据分析者的专业素养。
（原书配图未随迁移入库，略）
可以看到，这些内容基本上没有工具的讲解，都是针对具体产品，结合案例说明数据分析如何帮助产品优化。只有这样，每个数据分析从业者才能掌握这个职业的精髓。
职场新人：了解什么是优秀的数据分析师，然后朝这个方向努力，实现弯道超车。
职场老人：认识到数据分析绝对不是工具使用这么简单，还有非常多的分析套路和行业理解。比如，能够很快掌握数据异常波动、日常监控方法、因素分析、流量分析、专题报告撰写、时间管理能力。学完后，加薪跳槽不是问题。
数据分析爱好者、产品经理、运营相关人员：互联网时代，人人都是数据分析师，只要工作中涉及数据，都应该正确认知数据分析思维，提升数据能力。
这些内容没有工具、软件、代码的门槛，所有和数据打交道的人，都能得到思维的提升，学会用数据做决策。