一个有三年工作经验的优秀数据分析师所具备的能力有哪些？怎么衡量？从哪几个方面？
主要是思想成熟吧，渐渐摒弃「业务至上论」和「技术至上论」。 1. 是否在技术上止步不前。很多人信仰业务，可能做了3年不过写写SQL、分析也就仅限于EDA。但事实上，不了解技术可以改变很多。而且，原因相信业务至上的，事实上，是否认整个行业的价值，并且学术壁垒无法形成导致更多公司内不懂的人干涉。 2. 是否空学习了很多技术，但事实上运用时还是三板斧（SQL、EDA、PPT）。很多分析师执着于各种高大上的技术，但事实上很多和业务是脱节的。此外，很多资料来自于二手博客，导致对很多技术、业务模型的理解不深。据我现在的观察，大多数人对用户画像的理解和其本意差别很大，国内往往理解成自动化的EDA用户属性。 3. 是否总是以把过于复杂的技术应用于业务。很多分析师为了炫技，经常花费不必要的时间，运用复杂的技术只是为了解决一个简单问题。 4. 是否向业务部门传递正确的数据观念。一部分分析师，由于过度炫技，往往很少和业务部门沟通清楚，导致大量时间的耗损，以及自己的结论无法对业务部门提供很好的帮助；没有教育业务部门让他们明白，以现今的分析技术，哪些是可以做的，哪些是不可以做的，导致揽下一堆其实很难处理的工作或者每次做的工作永远限定在简单的数据库取数。 5. 是否在给出数据和报告时足够谨慎。这包括：是否核查数据是否正确；是否能在提出结论时给出一个概率，譬如说「根据数据，有90%可能表明流失用户正在挽回」，如果不能，尝试给出你对你推断的准确性有个定性的表述，比如「根据数据，流失用户比例达12%。但是证据相对不足」。 6. 自己处理问题的方式是否照搬常见模型。事实上，对每个公司业务而言，很多方法不能完全套用，很多分析师的大量业务模型（漏斗、转化）都是基于网上的经验，但事实上这类模型只能满足一个average的需求，作为一个有经验的分析师，应该有自己的判断能力找到更好更适合的模型。 ======= 暂时想到这么多，有空补充。