数据分析师的理想模版到底什么样？
能够通过数据分析，满足产品、运营、市场等部门的需求
能将非结构化的业务问题，转化为以统计分析方法为基础的解决方案探索框架
能从战略和战术的角度，参与那些能够对组织产生影响的决策
熟悉所在产品线or业务线的人物角色、分工和流程
掌握所在公司的黑话和术语（用不用单说，但起码得会）
能从宏观角度审视自己所做的业务在公司中的战略价值，并清楚自己的分析产出能对业务有什么实质性的帮助
熟悉所做事情面临的各种可能的限制条件，比如政策限制、公司内外部利益牵扯关系等
掌握合作业务方中重点角色对数据的态度看法，必要的时候能通过关键人物获取关键信息
基于项目目标，应用数据评估某个假设
通过统计分析找出相关性和依赖性
通过审查结果确定对项目的影响
通过倡导分析来提升业务价值
沟通传递数据洞察的结论
在开始分析数据之前，确定需要解决的问题
采用结构化的方法设计问题，让这个问题可被量化分析
对不同类型的数据能够因地制宜的使用不同的统计分析方法
能够将结果中纯数字的部分与实际情况挂钩，比如到底是局部现象还是整体特征、到底是相关性还是因果性
衡量分析结果的可行性，并能制定出切实可行的落地实施方案
能够挑选合适的时机、以合适的表达方式，清晰的传递分析结果和价值主张，让更多人认可数据分析
能为高质量的决策提供有质量保障的数据
能从各种数据源提取数据
能妥善的治理数据以形成数字资产
掌握提取数据、转换数据、清理数据的各种方法技术
回答业务问题的时候，能很好的评估出数据的适用性和质量
通过建立标准和模型，准确的描述数据来源和数据之间的关系
理解不同的数据模型结构，并能因地制宜的实现这些模型
量化给定数据集的广度和深度，并思考它是否适合于某个分析目标
识别以前未曾发现的数据之间的关联性
评估数据获取的过程是否存在偏差，优化现有业务数据化的流程
使用结构化、可重复、可视化的方法，从集中趋势、变化和数据类型等多个角度，探索总结任何一个数据集的特征
深入数据集内容，弄清不同数据之间的相关性
基于对数据获取方式的了解，能够准确评估当获取方式、流程发生变化时，数据集本身会有什么重大改变
基于可视化的数据沟通分析结果，并清楚的解释和传达价值
明确每个图表想要传递的结果和目标
基于目标和数据类型，选择最合适的工具创建清晰明确的图表
将多个数据图表按照大目标串联成一个完整的故事
总能找到分析解决业务问题的正确工具
能与时俱进的探索技术替代方案
结合对当前公司环境和水平的理解，选择合适的技术工具，或对现有技术工具提出合理的优化建议
时刻积极学习最新的工具和技术，研究工具和系统之间的交互操作性
运用创新思维和系统思维支持决策
善于积累总结经验形成自己的一套方法论
培养自己综合多方因素进行判断决策的能力
时刻了解所在行业和大环境的发展变动
保持开放的心态、正直的品质
能识别并培养出自己人
能够在组织中建立信誉和影响力，并以此应对变化、调节冲突
为员工制定可操作的、量体裁衣的学习计划
提供资源帮助员工实现其目标
保持开放的心态，愿意听取别人的观点
及时的识别潜在冲突并干预
鼓励大家通过合作来解决问题
及时反馈并设定正确的期望，设置合理的奖惩制度
通过项目管理方法，保障分析能够像产品一样按流程规范产出结果并在业务场景落地生效
对数据质量管理和分析团队活动过程管理提供有效的改进方案
在决定分析项目优先级时，敏锐的考虑定量和定性的成本
合理的把控评估需求，选择最重要的需求最优先完成
能将分析过程中的经验和知识沉淀总结，并形成公共文档进行知识管理
