（三）如何成为优秀的数据分析师

• 四重境界

1. 深度
   • 指数据分析对企业的支持度：What、Why、How
2. 信度
• 指分析结果的可靠度。要有信度，需满足三个条件：对比要可比、差异要显著、描述要全面
3. 效度
   • 指分析效率：通过速度和成本来衡量。速度越快，成本越低，则效度越高。
4. 通度
   • 数据分析前期要向企业了解需求，后期要向企业呈现分析成果，虽然信息流方向不同，但都面对沟通的问题。沟通的顺畅度即通度，通度高低直接影响数据价值的发挥水平。
   • 如何提高数据分析的通度？总结“三用三不用”原则：
     • 能用图表就不用数据
     • 能用图片就不用文字
     • 能用动态就不用静态展示

• 四种态度（电影推荐《12怒汉：大审判》）

1. 避免从众心理
2. 避免偏见
3. 合理怀疑
4. 换位思考

• 五大要素

1. 图纸
• 分析师的图纸就是分析思路（5W2H，项目计划书，研究方案）：做分析要解决什么问题（Why）、对象是谁（Who）、选取范围（Where）、覆盖时间（When）、考虑哪些内容（What）、使用什么模型（How）、多少投入（How much）
2. 材料
   • 选择什么材料做分析，取决于需求与资源的匹配，要在客户的准确度需求和项目经费支持上进行权衡，并进行有效沟通，否则会处于两难的境地。
3. 步骤
   • 数据分析六步曲：明确分析思路——数据采集——数据处理——数据分析——图表展现——报告撰写　
4. 工具
• 熟练地使用恰当的工具，会大大提高我们的工作效率。看似高级的工具，不一定是最有效的工具。而那些看似平常的工具，如果能解决问题，就是好工具。
5. 方法
   • 数据分析的价值在于，从海量数据中提取和挖掘对企业经营有价值的规律和趋势，为企业决策提供支持。
   • 按照所解决问题，数据分析方法分别为描述、因果、预测和咨询和四类方法。
   • 按照所应用领域，数据分析方法分别为量化战略、量化投资、量化经营三类方法。

• 数据分析六步走（详见后续章节）

1. 设计方案
2. 数据采集
3. 数据处理
4. 数据分析
5. 数据展现
6. 撰写报告

【参考文献】《数据分析：企业的贤内助》 陈哲 著