大数据驱动下的数据分析师探秘
随着大数据在各类场景中的广泛应用以及人工智能的飞速发展，数据分析逐渐成为行业关注的焦点，数据分析师也成为了热门职业。复旦大学管理学院职业发展中心（CDO）特别邀请了两位职业导师——字节跳动高级数据产品经理王文开和字节跳动数据科学专家方桢，共同解析关于数据分析的诸多疑问。
一、企业数据团队的神秘面纱
Q：企业的数据分析团队是怎样的存在？
王文开：以我所在的团队为例，我们是商业产品中的数据科学团队。我们的使命是用数据驱动决策，让数据产生真正的商业价值。我们团队秉持两大价值观，首先是正直中立，因为数据分析团队常常是跨业务的，保持中立态度在分析解决问题时尤为重要；其次是坦诚务实，因为数据分析工作虽有时显得枯燥，但唯有务实挖掘数据，才能找到数据的真正价值，解决业务问题。
二、数据产品的全貌与分类
Q：何谓数据产品？
王文开：数据产品涵盖多个层面。在基础层，我们依赖数据开发平台和管理平台。往上层走，至平台工具层，包括可视化平台、自助取数平台（服务于运营和销售）、建模平台（面向有处理能力的高阶用户）等。而在应用决策层，数据产品更贴近实际场景，如实验平台、增长平台等。具体来说：
可视化平台让普通用户通过简单操作完成数据可视化。
自助取数平台支持不懂SQL的用户获取数据。
分析归因平台则需要数据产品和数据科学家的合作，将业务分析思路和方法转化为灵活配置的产品。
三、数据分析师的能力框架与职业发展
Q：数据分析师需要哪些能力？
方桢：数据分析师的能力框架包括四种与数据分析相关的能力。每个职位都会侧重于其中的某些能力。我建议对自己的能力进行评估，了解自己的强项、兴趣点以及需要提升的方面。这四种能力分别是：
业务能力（如商业感知、业务理解、商业逻辑和战略思维）
数据分析能力（如数据解读、展示和本质提炼）
算法应用能力（如数学统计建模基础、机器学习基础和编程实现）
工程能力（如算法实现、效率提升和大型工程的管理）
对于职业发展的建议，王文开提到要做到独当一面，思考业务的实际价值，理解业务并具备前瞻性洞察。而方桢则强调了培养Business Sense的重要性，包括明确业务目标、制定达成目标的策略以及梳理思考的逻辑步骤。
四、独立部门与业务部门数据分析师的差异
Q：独立的数据部门与业务部门中的数据分析师有何区别？
方桢：尽管不同部门的DS工作本质相同，都致力于寻找规律、驱动决策和完成目标，但由于部门目标和所需达成的任务差异，可能导致工作逻辑、路径和手段的不同。所使用的数据基础技术并无明显差异，关键是如何更有效地应用这些技术来驱动决策。
五、对未来人才培养的建议
Q：对于在校大学生如何培养互联网商业思维？
方桢：建议从经常使用的互联网产品入手，思考其用户增长和变现的商业逻辑。例如，通过分析B站或百度百科等产品的运营策略，可以培养自己的互联网商业思维。
本文内容约6分钟可阅读完毕，希望能够帮助您更深入地了解数据分析师的职责、技能要求以及职业发展路径。
