在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此，优秀数据分析报告技能是必备的职场利器。最近，小编抓取了近 600份2020年的招聘 JD 进行分析，不难发现——越来越多的企业重视 “ 数据分析 ” 这一技能。具体表现在这两点：1. “数据分析师” 招聘需求旺盛，并且薪资待遇从 2016 年来不断走高。坐标：北京
应届生平均薪资：11010 元
1 - 3 年平均薪资：15550 元
2020 年较 2016 年，数据分析师的薪资涨幅高达 86.87%（ 非常震惊了！）
2. 除了数据分析师专业岗之外，产品、运营、市场等大类下的细分岗位，也开始要求应聘者具备数据分析能力。
（ 越来越多的岗位招聘 JD，要求具备数据分析能力 ）看到了数据分析师的行业前景，很多人都调转了方向，驶入了数据分析这条快车道。但无论是刚刚提速的小白，还是已经在数据分析这个行业行驶很久的老司机，都要有业务思考和数据洞察能力。否则，数据之路将会问题重重！诸如：
每天就是写sql，也不知道分析了啥……
你写sql还不错了，我每天都在写ppt！每个月经营分析会的ppt，我要改到开会前1小时为止！写的汉字比数字还多……
你们还有人理，我每天都在写excel！报表发出去石沉大海，完全不知道码这些数字有什么用。
你们就消停点吧，我天天被业务diss。不合他们意就说“不符合业务特点，是不是分析漏了什么”我去他大爷的。
那换你来伺候我领导？人家可牛逼了：“你们要想办法，大数据精准预测下次活动销量，把活动的库存和费用都控在万元以内的误差”我勒个乖乖，感觉要失业了。
不管咋样，你老板起码有个指示啊！我老板天天就跟我说：“你看看能分析点啥”。我辛辛苦苦做了东西，丫就回一句：“你再看看”“你多想想”。拜托，我才干了不到1年我想啥啊。
真羡慕你们还有的数据做，我清垃圾数据都搞了一天了╮(╯﹏╰）╭
真羡慕你们有这么多事情，感觉我天天都在打杂，话说到底数据分析是干什么的？是不是大型互联网公司会好一点。
作为将业务洞察与数据结果可视化地呈现给客户、老板的专业人员，不具备数据分析全栈能力的数据分析师经常很被动。常常是数据虐我千万遍，我待数据如初恋～～
1. 什么是优秀的数据分析师？
优秀的数据分析师，具备数据分析全栈能力。
激烈的市场竞争格局要求业务和产品形态快速迭代，也就需要后端能够更加灵活、深入的支撑每一个业务单元的快速迭代和平稳运行，这也导致了互联网企业的业务前台和技术后台的中间地带越来越模糊。在这个过程中，除了诞生了很多新的技术架构（如中台概念），很多传统的职能和角色都在发生潜移默化的变化。
许多数据分析师，在业务体系内要同时支撑战略决策、战术决策、数据运营等多个业务线条（快速高效的打法，强制的缩短了沟通链条，一个角色承担多个职能的情况变得越来越普遍）。这就要求数据分析师具备相当完善的能力栈，能够全链路的主导从业务理解到技术落地的全部过程。
不仅能结合自身业务能力分析解读，完成对数据的探索并形成报告，更重要的是要有一定的数据科学探索能力。了解完整的数据生命周期，了解数据从何而来，经过何种处理，在此过程中是否有不合理的环节，以确保数据集与业务问题的高匹配度。
这也意味着，全栈数据工程师的作用和价值越来越被重视，而具备多重数据技能的复合型人才其价值堪比黄金。
可见，真正的全栈数据科学家确实是一头罕见的野兽，企业会无比珍惜！
不能启发和引领业务的数据分析师不是好的数据分析师！
未来企业面临的挑战也不再是缺少数据支持，而是数据太多，报告太多，多个渠道出来的数据不一致。
这就要求数据分析师在理解业务，理解方法的基础上，将杂乱无章的海量数据，设计出逻辑清晰的企业级数据结构模型，让基本分析工作简单化、自助化。而不仅仅是为业务人员提取数据，还要能站在数据的角度提出对业务起到一定启发和引领作用方案。才能和别人拉开距离，打造自身差异化的优势。
试想一下，在实际工作中遇到这种情况：
一张数据表，同事用了半晌功夫分析也得不出关键结论，你看了十分钟就已经洞察关键问题，并得出对业务有指导性的结论，然后在接下来的数据复盘会议上，你有理有据，他却被上司怼到无语。
那不用多说 ，如果有升职加薪的机会，大概率会是你。
2.如何培养数据分析全栈能力？
数据分析师的工作经常与数据科学家、数据工程师脱节。得到什么数据，就分析什么数据，对数据的获取、处理一无所知。即使对数据的质量有疑问，也不知道从何问起。
现在改变这种局
