都应该有点数据分析的逻辑

经过一段时间的沉寂，本文旨在接上一篇关于Excel报表规划的讨论，进一步探讨数据分析的需求来源。不少人在掌握了报表规划步骤后，仍感到无从下手，因此本文将深入讲解报表需求的形成过程。

无论是数据分析行业的新人还是老手，都会面临一个共同的问题：拥有大量数据，却不知道如何使用。要回答这一问题，首先需要明白数据分析的本质以及需求是如何产生的。简而言之，就是提问。提问什么呢？比如为什么某个数据会被判定为异常数据。这个问题涉及的关键是指标和经验。

首先，指标是用于描述业务评估时使用的数值或标准，它使得业务目标可以具体化、量化和细化。指标拥有不同的监控周期和手段，当指标出现偏差时，相应数据就可能被标记为异常。指标的进一步讨论涉及其构成要素，关键指标的识别，以及指标体系的搭建。

其次，经验可以分为两个部分：意识和知识。经验的积累可以通过被动体验或主动学习，后者包括深入了解业务运作和找到经验丰富的导师。这些努力最终能够帮助人们更有效地理解公司运作，并使他们的分析报告更有价值。

了解公司的指标和体系是任何数据分析师入职新公司的首要任务。如果公司尚未建立指标体系，那么建立起来的机会将是难得的。即便某人不擅长交流，数据分析岗位依然提供了多种发展方向，如业务分析专家、ETL工程师、数据治理专家、大数据工程师或算法挖掘专家。

作者随风凭借10多年的经验决定开设课程，内容包括数分方法论、数分工具、实际案例分析，以及自动化技术。课程还会手把手指导学员搭建指标体系和报表体系，为那些想要深入学习数据分析的人提供了一个很好的学习平台。