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雷达卡
不少人后台问我，如何转行做数据分析师，或毕业生怎样入行。我之前的文章都是围绕硬技能来写，这次以我知乎上的一篇答案为基础谈一下软技能。权当做杂谈。
我进入互联网行业完全是零基础，不是数据分析零基础，是样样能力零基础。
零基础到什么样子？我找工作花了三到四个月时间，最后以运营身份入职。
我从来不是数理强人，大学虽学习过高数、统计学、SQL和C语言，均是低空略过，考试还借助了小伙伴的力量。现在回头看，当时应该多学些。
最开始我不会vlookup，也没人教我，Excel只能做基础的操作。那时要关联多张报表，我仗着手速快，一个个搜索复制黏贴的…数据量一多肯定哭。后来我想这可不是办法啊。于是借助万能的百度：
“Excel怎么匹配多张表的数据。”
然后第一次看到vlookup函数。我也没有一次学会，每次用都要先看一遍网上的样例。后续我教组员的时候，他们学得比我快多了。
Excel一步一个脚印，学习都是依赖搜索和琢磨，抽空用工作中的内容练习分析：比如什么样的用户愿意用我们APP，用户哪些指标特别好。
即使在此期间，我也不会数据透视表。
记得15年初，老板给了我一个任务：网上收集数据，大约需要几万条，我不可能全部复制黏贴下来啊，便继续查询：
如何快速下载网页上的数据。
于是知道了爬虫，知道了Python，但我并不会。最后靠第三方爬虫工具，按照教程学习。早期已经学习过HTML+CSS，然后再了解网页结构，学习Get／Post，学习正则。花了一周时间加班，才下载下来。
可没有结束，数据是脏数据，我还需要清洗。再花一周时间学习Excel的find,right,mid,replace,trim等文本处理函数。那时候不知道这叫数据清洗，但是学会了很多技巧，即使我尽可能快速省力，还是花费数天。
当我现在写Python爬虫的时候，效率快速很多。包括文本清洗，用Levenshtein速度杠杠的。加起来一晚上就搞定。
任何学习都不是无用的，很多知识相通。我因为爬虫学习了HTML+CSS，后续便触理旁通地了解了网站结构和网站分析。
后续知道布置百度统计，知道JS，学习网页端的各类指标，了解访问路径、漏斗转化、跳出率退出率等。这些知识不止能用在网站上。也能用在APP分析、用户行为上。
我们把学习当成一个点，学完这本书就看下本书，其实这样发挥不出学习的效率。任何知识都具有关联性，A知识可以应用在B知识上，知识技能树应该是呈网状发散的。
HTML+CSS—— 网页结构 ——网站分析——用户分析
HTML+CSS—— 爬虫工具——Python爬虫
HTML+CSS—— JS ——可视化JS
HTML+CSS——SEO——SEM
上面链条是我基于前置知识掌握新知识的关系谱。数据分析涉及的领域很宽广，除了本身扎实的业务背景，还需要瑞士军刀般的技能树，属于T型能力（一专多才）。
比如你看到某个页面跳出率较高。除了常规的分析外，还要检查网络速度，用户弱网环境，是不是HTML页面加载过多，是否使用了缓存，网络DNS如何等。这些知识不会有人教你，但它左右业务结果。
看到这里别怕，虽然要学的多，但是随着学习的加深，很多知识是共通的。就像转化率来源于网站分析，却能用于产品路径，既能升华为桑基图，又能做用户分层。越学到后面，越容易一法通万法通。
好奇心
除了学习驱动力外，想成为数据分析师，还需要一颗好奇心。
好奇心就是问问题，想问题，琢磨问题，解决问题。如果你是一个天生八卦的人，那么将它用在数据分析上绝对是天选分析师，良材美玉。
很多人喜欢追求数据分析的工具、知识、要点、窍门。但是从来很少提到好奇心。
好奇心是解决问题的核心能力，编程可以锻炼，统计可以学习，这些最终都不是瓶颈。你学全了十八般武艺，临敌对战，最终需要的什么？是求胜心。数据的求胜心就是好奇。
知识决定解决问题的下限，好奇心决定解决问题的上限。好的数据分析师一定会有好奇心，会提问，会想问题，也能去解决问题。
我们最早期推的所有活动，都没有监控体系，整个运营也缺乏数据指导。对当时的我来说，很多运营的运作是黑箱。我不知道发什么了什么，怎么发生，只有一个结果输出。
别人若问我问什么，我只能做出假设，有可能一二三点。是否是这样，我也不知道。
运营活跃数上升，原因是什么？不知道。
短信推送后效果怎么样？不知道。
新注册用户来源有哪些？不知道。
那时随着公司业务线的拓展、用户数量提升。我用Excel做关联越来越吃力。我再一次向研发提数据需求时，CTO对我说：要不给你开个数据库权限，你自己查吧。
我告别了Excel，学习和了解数据库。从几张表的接触扩展到几百张表。
知道left join 和 inner join的区别。知道group by，知道数据结构，知道index。
那时期需要建立用户数据体系，包括留存、活跃、回流、分层等指标。我网上一边查运营指标的应用和解释，一边查SQL的实现。
和研发解释、沟通，因为了解数据库，很多需求以更合理的要求实现。这是我第一次开始接触、了解和建立以业务为核心的数据体系。
举一个例子：用户用过APP很长一段时间，我们管他叫忠诚用户，后来突然他连续几周不用，那么我们会通过SQL找出这类用户，分析他行为，电话访谈为什么不用，尝试唤回他。其他运营都是同理。
这时候，我才可以说我了解了活跃数，知道它为什么上升，为什么下降。
我们给不同用户推短信，借助SQL我能查询到数据的好坏，但是有没有更明确的指标？比如多少用户因为短信打开APP，短信打开率是多少？
当时短链用了url scheme，可以自动跳转到app，为了监控，我们也在短链中埋了参数。通过推送数据，观察这条短信会有多少人打开。
这是衡量一个文案的标准，好文案一定能触动用户打开。我们经常拿文案作为AB测试。举一个例子，我们会用短信营销，运营是和礼品挂钩的，当时有不少用户线上注册完并不下载APP，我们有那么一条针对此类的短信文案：
我们已经为您准备好了专属心意，XXXXX，请打开APP领取。
这条短信的打开率约在10%左右。但是还有优化空间，于是我不断修改文案，后续修改为：
既然您已经注册，为什么不来领取属于您的专属心意呢，XXXXX，请打开APP领取（中间内容不变）。
打开率被优化到18%。因为它用了营销心理，已经注册，契合了沉默成本的暗示：我做都做了，为什么不继续，不然白注册了。这种心理常见于旅游景点，景点很坑爹，但绝大多数人还是会说：既然来都来了，就是一种共通的心理。
后续短信又采取个性化方案，最终优化到25%。比最早期的文案效果好三倍左右。如果不好奇短信效果，如果不收集数据监控指标，那么优化无从谈起。我们可能凭感觉写出好文案，但你不知道具体效果，而数据能。
再来个例子，最开始我们借助微信朋友圈进行用户拉新，起初有多个渠道，但是我不知道哪个渠道效果好。然后我的好奇症又犯了，哪个渠道效果好？邀请转化率还能不能优化？渠道拉新成本是多少？
依旧是推动和落地数据分析的执行，因为微信的网页分享，会自动带from=timeline等参数，通过参数我能过滤出微信端浏览和访问的数据。后来又拜托研发针对不同渠道设置参数。通过参数统计转化率，并且给新用户打渠道来源标签。
期间发现一个渠道的转化率过低。我们大概分两类渠道，一个是落地页直接邀请用户注册，附加有礼品信息。一个是让用户先挑选礼品样式，最后领取步骤中跳到注册。通过转化率分析，后者的流失较为严重。因为步骤太冗余了，还有快递地址要填写，选取礼品的吸引力不足以支持用户走完流程。
于是便更改第二个渠道流程。不同注册渠道的用户来源，因为有标签，所以在后续新用户的运营中，可以有针对性地做措施。这也是短信通过个性化达到25%打开率的原因之一。
好奇是为了解决问题而服务的。通过不断的想问题，解决问题，数据分析相关的能力自然会提升。
幸运的是，好奇心能够后天锻炼，就是多问问题多想问题，锻炼难度不高。
非数据
零基础学习还会有另外一个问题，就是轻视业务的重要性。
实际上，想成为数据分析师，难点不在于Excel、SQL、统计等知识欠缺。而是业务知识的匮乏。
一个人懂业务不懂数据，另一个懂数据不懂业务，前者更有可能解决实际的问题。因为数据分析师始终是为业务而服务。
我曾向产品提出（没请吃饭）布置APP和Web埋点，通过用户的路径了解用户，也弥补百度统计的缺点。
当时通过Hadoop存储数据，使用Hive建立离线的脚本清洗、分区、加工。用户浏览产品的页面、使用的功能、停留的时间都能构成用户画像的基础。
我曾经很好奇什么是用户画像，因为网络上说用户的性别、地域、年龄、婚姻、财务、兴趣、偏好是构成用户画像的基础。但是我们的业务获取不到那么多数据。而我认为，用户画像是为了业务服务的，它不该有严格统一的标准。只要在业务上好用，就是好的用户画像。
就像在线视频的用户画像会收集电影的演员、上映时间、产地、语言、类型。还会细分到用户是否快进，是否拖拽。这些都是以业务为导向。甚至视频网站的分析师们本身就得阅片无数，才能根据业务分析。不然那么多电影类目和类型，如何细分各类指标？能通过拖拽快进去判断用户是否有兴趣，自身也得用过类似行为才能理解。
所以你问我零基础能成为数据分析师吗？我的回答是能。
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