j数据分析中的硬实力与软实力「如何锻造解决问题的能力」( 二 )_java

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但是PowerBI的建模思维有一定的门槛，而对于大多数分析师来说，Excel的图表已经可以满足。所以建议初学者先学习灵活应用Excel的可视化能力。
6. JAVA是使用最广的开发语言，与数据分析关系不大。我之所以学它，是因为我负责的数据产品几乎都是用Java开发的数据接口，所以才需要懂一些基础。
想要从事数据分析工作的同学，不建议学习Java
7. 分析工具的优势以上的提及的工具，建议挑选1-2个，如SQL+Python，进阶学习。最重要的是进行项目实战，可作为短期找工作的敲门砖。
掌握分析工具可以更快地在业务公司抢得眼球，可以应对复杂的业务需求。
工具无法解决的问题——对业务场景的理解
工具可以解决很多深度分析需求，但是重要核心还是用工具的人，分析思维还是要回归业务场景。
二、思维篇——软实力职场里真正重要的是：解决问题的能力，而它由定义问题、找到原因、落地建议三部分组成。
业务需求的提出，简单地说，便是业务在运营过程中，发现了问题，故想通过数据分析找出问题原因所在，进而解决它。
1. 定义问题的能力只有正确的问题才能指引数据分析工作往正确的方向进行。
从一个模糊的问题说起：今天领导提出，最近老客表现差了。
下面对领导提的问题进行剖析：
【观点与事实】
“最近老客表现差了”，首先这是一个观点，不是事实。
【还原事实真相】
作为专业的数据分析师拿到这样的观点之后，第一件事是要还原事实的全部：

最近：最近是多长时间周期，这周？近三周？还是上个月？
老客：如何定义老客？以往注册过、但并未消费的客户？还是说一定是有历史消费的客户？
表现：哪个指标？重购金额？回柜人数？
差了：是同比下降，还是环比下降，还是说增长幅度不及预期？

面对领导的业务观点，我们还原的事实是：上个月（2020年12月1日-12月31日），以往消费过的老客，在回柜消费时产生的消费金额，环比（与2020年11月1日-11月30日）下降了30%。
【事实与观点】
组建好事实集合后，要利用信度效度思维，重新审视领导的观点是否客观、合理。
信度：
代表的是数据的可靠性程度和一致性程度，反映数据的稳定性和集中程度
也就是说，数据计算结果之前的取数逻辑、数据清洗工作是否合理，是否符合业务场景逻辑？
效度：
指测量工具能够准确测量出事物真实情况的能力，反映数据的准确性。
简单地说，这样环比的比较是否有意义？例如品牌或行业属性是节日敏感的，上上个月有双十一大促，而12月是淡季没有活动，不论是横向与行业内其他公司，还是纵向按往年的经验，12月重购金额比11月下降20-30%是合理的波动区间。
所以，这样的事实似乎无法支撑领导的观点。
2. 寻找原因的能力实际工作中，找到问题，并将它明确之后，就要抽丝剥茧般找到问题背后的原因，而这一定要回归业务场景本身，才能在理解业务的背景下，通过数据分析，找到原因所在。
【了解业务】——梳理业务流程
了解业务的过程，实际上就是在不断沟通的过程，这也引申出数据分析师职业特性：沟通、沟通与沟通！对此暂不展开讲。在与业务沟通的过程中，要尽可能多且深入地了解目前业务的动态，尽可以还原业务的全貌。
这个例子里，因为是在单品价格高的行业里，客户购买产品后，因为产品价值高，所以一般都会存在护理需求，所以售后政策是在质保期内可以免费护理1次。