经济下行，数据分析师还有前途吗？字节70w年薪大神这么说

2023世界经济论坛发布的《未来就业报告》，预测了未来五年内增长最快的十大岗位，其中就包括了 人工智能与机器学习专业人员、 数据分析师和科学家和数字化转型人员。

常用的一些思维方式：

1、结构化思考

2、 业务化分析

业务化分析 ，就是把分析做到点子上，让分析结果能真正用得上，而不仅仅是一堆好看的数字和图表。这就需要数据分析师 深入了解业务 的每一个角落，然后 把这些信息和具体项目结合起来 ，进行 深入的分析 。这样分析结果不仅仅是停留在纸面上，而是 能够真正落地， 对业务产生实际的影响。

要想对业务实实在在的帮助，一定要带着 业务思维去深挖 ，站在业务人员或分析对象的角度去思考问题，找出现象背后的原因，或者用数据来推动业务的发展。例如较多C端产品引流后都会集中到下载页或应用商城中，无法直接分配触达业务场景，要对这个进行流程分析。

要培养这种业务思维， 有几个方法： 贴近业务，换位思考，积累经验 ，多参与实际的业务分析，通过实践来积累经验。

此外，在特定的业务场景下，还有一些基础的分析方法可以帮助我们构建分析模型，比如：

· 象限法 ：通过两个维度将数据分为四个象限，帮助我们快速识别问题和机会。

· 多维法 ：从多个角度分析数据，以获得更全面的视角。

· 假设法 ：基于假设进行分析，然后通过数据来验证这些假设。

· 指数法 ：使用指数来衡量业务的增长或衰减趋势。

· 二八法 ：即帕累托原则，关注最重要的20%因素，它们往往能产生80%的效果。

· 对比法 ：通过比较不同时间段或不同对象的数据，找出差异和趋势。

· 漏斗法 ：分析业务流程中的各个阶段，找出瓶颈和改进点。

这些思维模型就像是不同的工具，每种工具都适合不同的场景。通过对这些思维模型的学习和训练，我们可以更 有效地观察事物、分析问题 ，提高解决问题的成功率。

这些业务分析模型比较零散，建议考过CDA数据分析师，CDA数据分析师一级考察的内容除了指标体系、数据解读外，还包括 用户画像分析 等，集中学习后对能力提升很大，扫码 CDA认证 小程序， 这个小程序里提供了丰富的 学习资料 ，包括考试大纲、学习资料和模拟题。