我在公司终于落地了分析成果升为了商业分析总监

这个系列一共有九篇连载，这次的内容为商业分析连载八：落地分析结果。分析结果永远都是需要落地才能体现价值，让我们来一起来了解下如何在公司内部落地分析结果的方法论吧。作者希望把自己的一套心得分享给大家，这篇文章适合金融、投资、咨询、零售、互联网、创业、Marketing、企业战略决策的人阅读。

前言

如果之前七节的分析方法你们都学到了，那么要怎么样在公司内部落实分析成果呢？今天主要分享一下让分析成果落地的一些困难以及解决困难的方式方法。如果你想进一步将分析成果在公司内部放大价值，本文正好适用。不管你是管理者，产品运营还是分析师，都可以用到。

我们从三个部分给大家介绍：

如何让受众接受建议如何给以受众有用的建议如何让你的建议能够更有效率的落地

大家要先明确分析过程的价值在哪里：

第一，从“没看到”到“看到”。

第一是要帮助公司发现业务存在的问题。基本是通过竞争对手的爬虫监控系统与公司内部的报表系统或是比较自身业务与外界竞争对手相比缺失的部分。

第二，从“看到”到“想到”。

第二是要帮助它借鉴对手做的好的地方，类似竞品监控和竞品分析。有时候可以通过报表一类信息获知差异部分，但是更多情况下你无法直观获得运营产品或者决策的信息，这时候要如何处理呢？首先你可以往曾经做过的方向引导，就是说具体可以借鉴对手哪些方面。但是如果对手都失败了，我们还是决定要做，那你就要指出对手失败的原因以及预防此原因的预案。否则我们就会重蹈覆辙。

第三，从“想到”到“落地”。

第三是要通过行业市场的动态信息分享帮助其获知外界的行业和市场的变动。如果对手有行动，我们可以做些调整去应对未来即将发生的事情。这一块会在行业分析的时候体现，因为行业分析本身就

是分析外界信息对我们自身业务的利弊影响。并且要在市场分析的用户调研或者消费者调研里快速应对客户需求。最后，如果业务出现问题，那么具体原因在哪里。经验表明一般是在经营分析和产品运营分析这块。

那么数据从何而来，如何生成优秀分析报告，之前有讲过在此就不赘述了。我们假设你已经掌握了分析技能，但是在分析落地的过程中遇到一些存在影响却不完全与分析技能相关的问题，那么今天主要了解一下如何解决这类问题。

首先就是迟迟没有拍板。其实决策者也不知道事情究竟要不要做，只能通过你的分析提供依据，协助他最终决策。其次对于决策者来说整个公司各种人都会提供给他各种不同的商业计划，但是决策者本身也是资源有限，只能选择更靠谱的。如果业务已经成熟了，那到底用什么方式能够规模化，低成本的快速落地呢，这里面涉及到一些智能化和数字化的东西。只有落地才能验证分析是否靠谱，所以务必要以结论落地，让业务方采纳并且行动的心态进行分析。不然的话有些内容在分析过程中就不能分析透彻。

决策者会根据你的分析心态判断分析报告的可用性及可信度。如果你的建议你自己都不愿意采纳，那你的分析报告一定存在一些问题。但是这不是技术问题，而是心态问题。心态会直接影响到你的分析深度。

对于分析过程中产生的价值，我们说存在三类价值。

下面我们分别讲一下要做到什么程度才能更好的被公司或是行业认可。

第一，从“没看到”到“看到“。

我们说获取信息的成本是很高的。第六节用户分析的时候用户调研有效问卷的成本，咨询公司开价是每人300。竞品情报，其实竞品不会公开数据，因为如果公开得太明显，其他人都知道他挣不挣钱那就会去瓜分他的市场。内部数据库逐渐庞大以后其实决策者已经很难直接管理自己的业务了，这时候你就需要给他做一些指标体系，报表监控。甚至说你的业务方已经没办法单纯用Excel去做业务分析了，那你就需要Python之类的技巧去降低成本。

第二，从“看到”到“想到”。

总结起来有三点。第一要融合不同的视角；第二要有全局思维；第三要有深度思考能力。

其实前面七节课都是针对这三点讲解。怎样才能让你的分析报告兼顾这三点呢，举个例子，就是复习一下之前的不同视角。例如说道天地将法，需要融合不同视角的业务，不止需要考虑客户，公司财务，也要考虑过往团队研究结果和公司内部专家反馈。不同视角可以全面考虑影响因素。毕竟每个人都有思维定式，适当融合其他人的视角一定程度上可以突破自身的思维定式，带来全局思维。全局思维是因为往往你的服务对象越上层，他越符合你的建议。这不是一个单线程的东西，通常牵一发而动全身。

之前介绍了很多总结出来的分析维度，这些分析维度基本上可以帮助你对一件事情进行更全面的探讨和深度思考。深度思考其实是一二节的商业分析内容。界定问题可以用5why法精查结构或者使用金字塔和SWOT、画布分析法等等把握具体问题点，之后再考虑项目落地。

第三，从“想到”到“落地”。

有时候会遇到这样的场景，因为你的受众不见得懂前面两块的内容，也未必是行业内的人，他只对他的业务专精，那当你汇报的对象，从一般的运营经理到运营总监，运营的VP或者产品VP甚至更高层的时候，更多情况下你的结论是否正确，你有你的依据但是重点是如何帮助他人达成共识，产生行动并最终决策。

假设CEO或VP已经拍板了，但是落到二级或三级部门的时候就会因为公司内部的组织结构方面的问题遭到了其他部门的争抢或其他问题，那么这种情况下如何通过项目管理的方式促使分析提案运行呢？

其实之前讲竞品分析的时候有提及，各种数据分析岗位的竞争壁垒也在这里。比如之前讲过的，竞争壁垒主要是说当你做一件事情的时候别人都跟你做，你的成本更低或者是他需要更多付出才能取得和你一样的成果，因为你具备能力，能够在岗位继续提供价值。像用户调研的专家或者公司内部的情报库，如果搭建的足够完善，其实是可以成立一个部门的。

因为别人要获取的成本会比系统化获取的成本高。当内部数据的量已经足够大的时候，会需要分析师搭建指标体系和报表系统。如果是不会蛇口或者不会搭建系统的人那他的成本就会更高。如果你会，那你就可以持续提供竞争壁垒。也涉及到诸如用户画像标签之类的东西，别人要学的成本也很高，但是如果你可以直接做好以供调用，这之中也存在一些价值。

从“看到”到“想到”也是如此。其实你可以很轻易地借助之前的东西迅速出具更深度的报告，分析视角和业务视角也存在优势，这个优势点就在于业务本身背负KPI，会自带立场，在不同视角分析师会比业务方更具优势，而且公信力和思考上也会相对产生微弱优势。因为立场更加客观。从“想到”到落地也一样，如果服务对象越来越高，其他人与CEO约谈都是成本，他未必能约到与CEO面谈的时间，而你如果能办到，那你本身在“想到”到落地方面也会形成你的壁垒。因为其他人的成本更高。

落地的具体的难关上移，比如说从“没看”到“看到”。你的分析难关从落地到校验的效果周期很长，是信息来源不足还是不确定当下项目是否可以落地，因为没有同行业的数据解析合理性和业务KPI的相关性？这里要重点区分，如果是分析技能类问题可以参考前面七节内容，但如果纯粹是管理或者其他部分的问题，今天会重点讲解这方面。

前提是，假设你的分析报告已经完备。

那项目迟迟不落地，可能有三种情况：听了但没听进去；听进去了但是不予采纳；已经决定采纳了但是没有行动。

第一，你进行汇报而对方没听进去

第一，你进行汇报而对方没听进去，大体有两类情况：有可能他不是专业人士，那你要把专业知识讲的通俗易懂，或者因为你的公信力不够，同样的东西你讲他不听，别人讲他就听。

那我给各位总结两个东西，首先你在公司的信任积分如何，大家是否信任你。其次就算信任你，但是听不懂你讲的内容，那他也就没有后续决策，甚至没有行动。

这种情况主要有两个方案提供给各位在公司内部营造信任。在实际工作过程中，如果老板信任你，那么其实不需要分析得那么严谨，你的结果也能落下去。甚至有时候因为老板信任你，就算你的汇报技巧不佳他也会听进去。

我个人总结，信任公式由四个要素构成，可靠度，专业度，亲密度，自我程度。

可靠度怎么判断，首先我会根据判断对象的历史记录判断。如果他有过不靠谱的历史，那我会对他的话打点折。如果判断他的成本过高，我直接就不会采纳他的方案。

第二通过多方协助，参考曾经跟他合作且我信任的人的评价。

第三，考虑他的成果失败的代价，或者是他投入的代价。比如之前老板问你投不投，如果你投了表示你为你的建议付出代价了，那老板就可以在这件事上提高你的可靠度。如果你做这件事的成本很低，那你失信的成本也会低。

第四，如果他有权有势又有能力，那在我这会提高他的可信度。第五如果我信任的人对他评价很高，那相应我也会觉得他可靠。可靠度不仅可以用来营造你个人的信任口碑，也可以评估他人值不值得信任。

专业度。如果他曾经出过专业的报告或者曾经做成某事，那就会在专业度上加分。其他人都认可他的专业，经过评估的专业人士也认可，那我也会对他的专业度有所提升。我比较偏好的判断方式是看他能不能三句话把这件事说明白。因为如果他真的懂，对整体情况非常清楚，那他应该三言两语就能把事说清楚。

亲密度。亲密度大家比较熟悉了，你对他熟不熟，他有没有亲和力，会不会让你感兴趣想和他聊，他愿不愿意倾听你的观点。

自我程度。他的提案是从自己的的角度还是整体的角度，这会直接影响我对他的判断。还有他提出的提案是否只关注他的利益没有关注我的利益，这也会影响我的判断。

如果你的信任度很低，你的分析报告再专业也不会被采纳，但是如果你的信任度已经积累到一定程度的话，有可能马上就采纳了。信任就像一张纸，如果皱了，就算重新抚平还是会有抹不掉的痕迹，所以在职场中大家一定要爱惜自己的羽毛。

那么如何汇报就信任呢，如果说只进行汇报，那么怎么可以提高信任度，促使汇报成功呢？

有四个关键：汇报心态，事前准备，内容准备，汇报技巧。

汇报心态上，你要换位思考。如果我是受众我会怎样。要尊重别人的时间，他也很忙，你没有体谅他的话他也没有义务听你说。

还有汇报的能量也要更强一点，因为能量是会感染人的。总结起来就是站在别人的角度尊重时间，让他超乎预期。这个过程当中会给信任度加分。如果有其他可以影响决策的人，需要做一些预防。特别是涉及到很多部门协作的事情，那就需要预沟通。

事前准备。如果时间充足的话把汇报目的，决策人对内容的收集程度，汇报重点和内容概要等照这个清单都确认一遍。

要让受众快速接收你的内容，让决策人在前五页就产生兴趣。如果开头没有做好，后面他也不会仔细听了。要推测决策人可能提出的问题和预期回答，明确决策背景，这里可以用框架盘点，还要预想触发问题的情况，可以从相关利益者那边了解决策人背后的行动辅助预判决策人的问题。

内容准备这里没有太复杂的内容。比如决策者不是行业内的人，那你可以用金字塔结构梳理逻辑。

重点是根据受众认知调整你的汇报内容，如果受众已经有认知了，那你要先给出答案结论。通过下面两个案例，我们可以直观的看到汇报新手和老手之间的区别。新手习惯用推理的方式陈述建议，而老手则会先提出解决方案再逐步阐述理由。

如果受众没有认知就要给他建立认知，根据目的设计故事。如何建立认知，首先要让他意识到存在问题，接下来他不确定怎么解决，那你就给他提供解决方案，帮助他建议愿景，他拍板了再指明方向，详细描述下一步骤。

最后决策人会问问题，那我如何回答。我的回答跟我汇报主题的关联性，这其实就是商业分析一二节内容的综合运用。注意要描述清楚，尽量采用白话描述，让对方更容易更准确的理解你的汇报。

汇报更重要的是事前的准备而不是汇报本身，怎样在短时间内讲明白。如果首要信息不是决策人关注的，接下来的东西也不是他关注的，那你结果正确也没用了。重点是搞清楚汇报背后的逻辑，这个逻辑一二节已经讲过了。

最后就是汇报技巧，汇报技巧就比较表象了，如果前面都做好了，大体上汇报就能成功了，汇报技巧只能锦上添花。首先要抓住听众，可以通过恰当举例，适当类比，生动演示，形象化建议，引用言论，列举事实或数据，提出有力意见，合力反问等八个技巧来吸引听众的注意力。

其次面对提问直接回答，注意以下四个方面：先把问题听完再针对性的回答；确认团队回答的角色并在合适时机请求团队帮助；面向所有的听众回答；正面，诚实，条分缕析，言简意赅地回答问题并恰当赞美提问者的水平。

再者要注意自己的身形，包括手势，语言，互动，设备，声音和姿势。

其实如果前面做得好，这些技巧自然而然就能使用出来。比如说，一开始团队士气很低，那你可以放相关故事，唤起大家的共鸣，这样氛围就比较便于进行下一步了。特别指出，关注一下场景中是否存在会导致大家分心的东西，确保大家一直关注你就可以了。

汇报会议结束，一定要做出总结，一定要针对总结的部分达成一致，并且明确解决问题的具体人选，分配任务。否则你的汇报大家就只是当故事听，完全不会落地了。当然也别忘了感谢与会人员的参加。事后要收集反馈，确认后续行动是否存在偏差，如果存在还需要持续跟进。做好汇报其实就是为了让人能够高效的理解你。

第二，听了但没有采纳你的建议

第二，听了但没有采纳你的建议。有可能是你的分析内容非他所想，也可能是你的建议不太有效，或者是不太合适。总结起来就是要提升你的建议被对方采纳的几率。

首先要明确问题，有针对性的回答。你的建议必须得是别人要的，这就是之前第一节讲的界定问题，界定问题很重要，实际上很多地都需要用到。问题的决策角度要通过smart原则具体量化，可衡量的描述与决策人关键问题相关的问题。如何写好问题，之前给的公式是六个维度。

了解背景，用金字塔结构归纳法明确问题决策人的成功标准和相关利益者，确定问题范围和约束条件，明确解决问题的资源限制。都了解之后才能提出完整的问题。

如果对问题现状了解较少可以采用议题树分解法思考全面的解决方案。否则就会答非所问，或者给错建议。

其次要给出有用的建议。分析建议方式，通过竞品分析明确自己竞品的优势和劣势，可以通过行业分析遵循四个建议方向，或者用常规的战略建议工具引导方向，比如SWOT分析工具。

如何提出有效的建议呢，可以利用SPAN思考战略，利用二象限法，根据市场吸引力和竞争地位，结合利润，增长，空间，份额和竞争优势等多重因素综合考虑。

柔道战略。柔道战略三个基本原则，可以善用柔道战略给出建议。首先是移动原则，不停的移动。就是说保持低调猥琐发育，要划定竞争空间进行差异化竞争。其次平衡原则，联合对手避免冲突或者将对手资源加以利用。比如宝洁和艾森雅主打尿布，但是宝洁推出优惠券，艾森雅没办法，干脆就允许自家产品也可以使用宝洁的优惠券，最后宝洁优惠券发的越多，艾森雅卖的也越多。最后是杠杆原则，利用对手打击对手，以对手的优势资源或者合作伙伴为杠杆。

还有商战选择思考战略战术，综合考虑实际情况，根据不同的条件选择给出建议方向。

最后是波特竞争战略，就是成本领先，差异化和专注领域。

再者，如何提升对方采纳意愿。这里提供给各位三个维度，也是我惯用的三个逻辑，想做，能做，能赚钱。首先想做，再能做，再能赚钱。想做是老板想做，能做指的是建议必须是能够做出来的，最后做出来必须是能赚钱的。想做能做还能赚钱的是最好的，通过率和存活率很高。

如果是能做和能赚钱，这个就看老板，有些老板可能会过。主要取决于时间，如果年底业绩快完不成了，那就相对容易过，如果是年初可能就不能过。如果是想做，能做或者想做能赚钱的建议，短期可能会采纳，但是长期一定无法存活。但是仅仅只考虑了一个方面，那这样的建议很容易不能通过。

第三，采纳后没有行动

第三，采纳后没有行动，就是说你的老板肯定了你的分析成果但是迟迟没有落到二级或三级部门，这种情况是哪些原因：首先可能是没有决定具体负责人的人选；其次可能是执行过程中项目失控了；再者也可能是你推进项目的顺序存在问题，因为有时候你推进的时间点并不是最合适的时间。那么如何提升从采纳到行动的比率呢？

首先，通过RASCI原则确保项目负责人选，保证事情正常运转。决策人A负责批准与布置任务，确定目标和目标牵头者，并评价目标完成情况；负责人R完成决策人布置的任务和目标；支持人S配合负责人R完成工作，顾问C为各个角色提供咨询服务，信息接收者I负责信息的接收和传递。需要注意的是，明确角色职责，这样才能确保项目运转，当然也可以一人身兼多重角色。

其次保证项目可控。通过甘特图分析项目管理核心。最重要的是四项要达到界定分解与优先排序的标准。然后是项目的负责人，最后是项目完成的时间，成本，质量和协作。包括人员和财务的管理，团队的管理，业务理解，流程和工具。好的项目经理要确保项目不失控。

最后是顺序要对。首先是项目怎样落下去，第二是落下怎样不失控，第三是如何让决策人做好前面两件事。做成一件事情要满足天时地利人和，天时就是时机地利就是环境人和就是人心。

如果三者都满足，事情的推进会很顺利，如果缺一个，那要满足条件后再推进，如果只有一个那就先找容易满足的满足，但是如果一个都没有，那就果断放弃，不要做了。可以游说几个热血的人先进行尝试，满足条件之后再去推进。但是千万不要自己出成本，因为失败率高代价大。

分享几个具体案例。比如早期做出境自助游的OTA，当时的现状是用户有出国需求，但是他自身的产品并没有很完备，没有住宿也没有流量。这种情况下我们的解决顺序是先解决人和问题，因为相对容易。

先批量爬虫把境外成熟的住宿在没有合作的情况下就放到网站上，再假装已经合作了很多住宿，去找流量方合作，拿到单后直接跟商户谈合作，最后成交量上升导致合作方倒流意愿更强。这里面天时地利人和是明确推进顺序的。

最后再分享一个透过培训提升中层管理者商业分析能力的案例。当时的天时背景是业绩没有增长但对手在上升，人和方面，管理层学习意愿也不高，至于地利也是相关绩效、制度和培训都有所缺失。那么我在战略上推进，首先出具报告，指出无增长原因，接着搜集外部动态，指出错失的机会，持续做这件事。

这就让决策者沉痛，提升他的动机，等待CEO主动推进下一步行动，否则是无法推进的。之后CEO就会开始派人负责相关制度落地，这时候我就联合制度创造者一起营造地利，比如创新项目过审标准之类的。再来人和方面，管理层的项目推进受阻，他们自然就开始产生痛点，会主动要求培训，这样就可以顺势提供培训进而解决管理层的痛点，实现决策人的目标。

这只是案例，重点讲的是怎么利用天时地利人和这种思维做事。因为有些情况你直接出课程肯定没人会听的。这时用天时地利人和可以帮你快速的确定顺序，有条不紊地推进。但是你必须先有一定的段位，才能形成认知，就是说如果你自己连报告的无法出具，那这些策略也是没有用的。

作者：黄家翰，空白女侠；编辑：冰冰；微信公众号：空白女侠（ID：kongbainvxia）；

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为什么要做数据分析师：职业规划很重要

“数据分析”作为近几年最火热的词汇，越来越受到大家的关注。但和一些应届生或者数据分析师沟通时，发现很多人都对数据分析的职业规划很迷茫。今天我们主要从业务方向的数据分析入手，聊聊数据分析的入门条件及职业规划。

“0基础入行数据分析要掌握哪些技能？”

“怎么能最快找到数据分析工作？”

“数据分析师未来的发展方向是什么？”

数据分析是什么？

数据分析是有关“数据”类岗位的总称。从事这些工作的人，通过分析数据发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展提供合理建议及参考依据。

数据分析主要是与数据打交道，但数据分析≠分析大数据，所以大家不要对这个职位产生恐惧感，零基础转行数据分析是可行的。要入门的话，3个月的时间也是足够的。

需要注意的是：

1.如果本身对数据不敏感，或者看到复杂的数据就眼晕头疼，那说明你可能不太适合这个岗位。

2.目前数据分析已不再是专职技能，而是职场人必备的通用技能，建议每个职场人都可以学一下，会让你在职场竞争中更有优势。至于是否从事数据分析工作，还是看你对数据的敏感程度以及你对这个岗位的热爱程度。

数据分析岗位方向及工作内容

数据分析可以简单分为业务和技术2大方向：

业务方向——数据运营、数据分析师、商业分析、用户研究、增长黑客、数据产品经理等

技术方向——数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师等

业务类岗位的数据分析师大多在业务部门，主要工作是数据提取、支撑各部门相关的报表、监控数据异常和波动，找出问题、输出专题分析报告。

在日常工作中，业务部门往往更关心某个指标的为什么下跌或上升、产品的用户属性是怎样的，如何更好的完成自己的KPI等。

以活跃指标为例，数据分析人员通常要解决以下问题：

指标下跌了多少？是合理范围内的数据波动，还是突发式?（what）

下跌是从什么时候开始的？（when）

是整体用户下跌，还是部分用户？（who）

下跌的原因是什么？产品更新？还是某个渠道推广到期？（why）

怎么解决下跌的问题（how）

在经过了数据提取-数据清洗-多维分析-交叉分析等一系列步骤之后，你发现是某个地区的活跃下跌了，但这并不能作为分析的结论。因为某个地区的活跃下跌只是现象，并不是根本原因。

所以数据分析师要解决的是，为什么这个地区的活跃跌了？是政策因素？还是竞争对手？或者是渠道问题，这些都是需要深入分析的范畴。

找到原因后，数据分析师还需要预测未来的发展趋势，根据目前的分析结果输出可执行的改善策略，最后推动业务部门落地，再次复盘效果，最终形成闭环的分析路径。

对数据分析师而言，解决问题只是一方面，另一方面数据分析师的职责是将业务数据体系化，形成一套指标框架。比如活跃下跌，本质上也是指标问题，如“日活”等指标。

技术方向的岗位如数据挖掘/算法专家等岗位有的归在研发部门，有的则单独成立数据部门。与业务方向的数据分析师相比较来说，数据挖掘工程师要求更高的统计学能力及编程技巧。因为数据挖掘工程师对工具的要求比较高，所以数据挖掘的平均薪资也会高于数据分析师。

数据分析师岗位技能要求

对业务方向的数据分析师而言，掌握工具只是基础，还需要对业务有深入的理解以及较强的数据分析能力。

在工具使用上，数据分析师需要掌握Excel、SQL、PPT、Python等工具。

Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函数及数据透视表都要学。

SQL是数据分析的核心工具，主要学习Select、聚合函数以及条件查询等内容。

Python重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。

关于工具的部分，需要注意不同行业对工具的要求会有差异，比如金融行业会要求SAS等工具。一般情况下Excel、SQL、PPT、Python这4种工具就能搞定大部分数据分析工作。

除工具的使用外，数据分析师要了解基本的统计学知识及数据分析方法。

统计学知识：环比、同比、概率分布、变量、抽样等。

数据分析方法：假设检验、回归分析、漏斗分析、多维分析、对比分析等。

针对0基础的小伙伴，建议大家先将精力放在数据分析的思路和训练上，多去看一些商业数据模型和数据分析案例的资料，最终形成自己的分析思路。千万不要一上来就啃Python，可以先上手Exce+SQL这2个简单的数据分析工具来入门。有SQL基础后再学Python会相对容易些。

数据分析师的成长路线

业务方向的数据分析师有2条发展路径。

一条是专精业务，晋升成为商业分析师、战略分析师或管理岗。从业务型发展上来的好处是具备商业网洞察能力，这点是直接做数据挖掘所不具备的。

另一条是提升技术能力，成长为算法专家或数据科学家。

如何快速入门数据分析

应届生想要入行数据分析，建议先做学习规划：

明确自己想走业务方向还是技术方向。

充分调研目标领域的行业知识，了解行业背景及行业相关的指标（在行业的选择上，擅长的、热爱的和有发展前景的即是最佳行业领域）

了解目标行业常用的数据处理工具、数据生产流程及数据应用。针对数据工具进行系统性学习。

0基础转行数据分析，建议先罗列自己的个人优势和行业背景，找到最佳突破口：

如果有运营相关经验，基础工具掌握一般，可以先学习SQL，再从数据运营岗入门。

如果有产品经验，对交互设计和用户体验有深入的理解，可以选择数据产品经理。

如果有金融、物流等行业工作经验，可以借用行业优势，转到相关行业的数据分析岗位。

也就是说，转行数据分析的路径不只有一条，我们要做的是根据自己的背景及优势，找到最适合自己的那条路。

总结：

作为一名合格的数据分析师，你需要至少以下三点技能：

必要的SQL、Excel+python\R技能；

正确的理解业务；

基本的数据使用意识和学习能力。

转行过程中个人必要技能的锤炼是很重要，但保持良好积极的心态也是转行成功的必备要素之一。

市场营销专业怎么样

市场营销挺好的。
市场营销专业就是培养具备管理、经济、法律、市场营销等方面的知识和能力，能在企、事业单位及政府部门从事市场营销与管理以及教学、科研方面工作的工商管理学科高级专门人才。
主要学习市场营销及工商管理方面的基本理论和基本知识，受到营销方法与技巧方面的基本训练，具有分析和解决营销问题的基本能力。
市场营销的前景：可面向中外合资企业、高科技企业、中小企业、银行、保险公司等单位从事市场拓展、市场策划、营销管理、公共关系策划等工作，根据市场提供的机遇进行大学生创业或在高校和科研机构从事教学或科研工作;也可以考取政府公务员、继续攻读经济学、管理学及市场营销管理等相关学科的硕士研究生。