作者：三元方差
有朋友问我一个问题：如何提高数据分析出结论能力？
数据分析绝不只是堆积数据、画图表、做报告，数据分析的真正核心在于如何从海量数据中提炼出有价值的结论。
所以，今天我将和大家分享三个方法，帮助大家提高数据分析出结论能力。
1.确定分析目标
首先，我们要明确数据分析的目标。
数据分析的目标是什么？是为了解决实际问题。如果没有根据目标做分析，那么做着做着你能可能能得出一些结论，但是这些结论有啥用呢？
甚至这个问题本身的目标就是错的，业务人员想用你的的分析给他甩锅，这类需求占用你的精力，结论还没啥用，你自然无法提升。
那么，我们应该如何确定分析目标呢？
在开始数据分析之前，我们需要先了解自己要解决的问题是什么。具体来说，可以从以下几个方面来确定问题：
业务背景：业务分析的目的是什么？了解业务的发展状况，明确数据分析的价值所在。
用户需求：用户想要什么？了解用户的需求，找到数据分析的切入点。
数据特点：目前能做什么？了解数据的特点，确定数据分析的方法和技巧。
很多时候数据分析能力得不到提升，就是因为自己也不知道做的分析是干什么用的。不知道自己做的是什么，自然没法沉淀和提升。
目标思维是数据分析师最重要的思维之一，要养成条件反射式的思维习惯。
熟悉我的朋友都知道，如果有人问我问题，我一般第一句回复的都是同一句话：你的目标是什么。
2.提升商业认知
第二个方法是提升商业认知。
数据分析能力的一个很重要的体现，就是看你能不能用数据得出对业务有价值的判断。
如果你不懂业务，那么只能就这数字聊数字，纯纯的数字游戏，得出的结论要么就是转化率太低要搞高，GMV的进度落后目标，要多做1000万。
这样的结论距离实际落地相差太远。
还有一种可能就是不懂业务，得出一些完全错误的结论。
比如某个渠道的转化率特别高，于是数据分析师建议提高该渠道的投放。实际情况可能是这个渠道非常小众，现在已经是天花板了。或者根据历史数据预测未来销量，却完全不知道季节性规律的影响，算出完全不符合实际的结果。
那么，我们应该如何提升商业认知呢？
深入了解行业：了解行业的发展历程、竞争格局、市场规模等，有助于我们理解业务的全貌。
关注用户需求：关注用户的需求变化，把握用户的痛点和需求，有助于我们找到数据分析的切入点。
研究竞争对手：研究竞争对手的优缺点，了解竞争对手的战略和动态，有助于我们做出有针对性的结论。
商业认知的提升很难。因为数据分析师一般不直接接触业务，并且商业认知本身比较虚。
建议多学习一些商业知识，有理论指导再结合实践，比实践自己总结要好。
不断学习和复盘
提高数据分析出结论能力的第三个方法是不断学习和改进。数据分析是一个不断迭代的过程，在这个过程中，我们需要不断地学习新的知识、技能和方法，以提高自己的能力。
学习能力是拉开职场人差距的核心能力。建议以下学习方法。
系统性学习
虽然现在职场人学习提倡碎片化，但是碎片化永远只能学到皮毛。碎片化学习一些技巧和工具是可以的，学会马上就能用。
但是数据分析师需要的深度思考的能力，需要在学习后留足够的时间反复消化，所以系统性学习就变得更加重要了。
所以我建议尽量选择系统化的课程或资源进行学习，这样可以更好地掌握知识体系。
记笔记
在学习过程中，养成记笔记的习惯。
这个习惯虽然看起来像是学生才需要掌握的技能，但记笔记的习惯还是非常建议大家养成。反正现在电子笔记也非常方便，甚至可以语音输入。
数据分析师的技能要求非常散，有统计、工具、方法、技术、思维、商业等等不同领域的知识。如果没有笔记的帮助，很难全部记住。
我经常会在遇到一个问题后，思考这个问题需要用到的知识，然后再回头翻之前的对应的笔记。
复盘
学而不思则罔，思而不学则殆。日常工作的时候，一般都是思考如何做好这项工作，俗称低头拉车。除了低头拉车，我们也得抬头看路。有了一些分析的案例之后，要及时总结这些经验，把这些经验结合学到的知识，提炼出自己的东西。
与他人交流
积极参加行业交流活动，与同行分享经验和见解。这不仅可以拓宽知识面，还有助于建立人际关系和提高沟通能力。我参加过几次线下聚会，不同行业不同岗位和层级的人提供的视角让我对数据分析师的岗位特点和价值也有很多新的思考。
如果你也需要这样的平台，也可以看文末二维码，加入我的交流群。
小结
总结一下，提高数据分析出结论能力，我们需要做到以下三点：确定分析目标、提升商业认知、不断学习和复盘。
最后说一句，有的时候你发现这三点很难做到。因为老板布置的任务从不交待需求背景，对你的定位就是纯纯的取数工具人，工作量太慢没时间思考。这种情况确实很难解。
数据分析师是很挑环境的，好的环境就会良性循环地发展，不好的环境就持续地恶性循环。
对于这种情况，想改变环境挺困难的。如果薪资还可以，选择这环境可以苟着。如果本身工作就不太理想，那么不要想着改变环境，这个太难了。你可以去新的好环境。
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