会不会python对你能不能成为数据分析师也没有任何关系，它只是一种工具语言，没有因果关系
先从2则高级数据分析师的招聘看起：
第一个：
任职要求：
1、统计学，数学，计算机等专业本科及以上学历，3~8年或以上的数据分析工作经验。
2、扎实的数理统计理论知识，如描述性统计，推断性统计，多元统计分析等。
3、熟悉数据挖掘理论与方法，如聚类分析，决策树，逻辑回归，关联规则等。
4、熟练使用SQL语言进行各种复杂的数据处理和汇总统计分析。
5、熟练使用SPSS，SAS，R，Python中的任一工具进行数据分析工作。
6、逻辑思维能力强，表达条理清晰，善于用PPT写作。
7、熟悉Tableau、FineBI等BI工具，了解数据结构和可视化报表设计。
第二个：
1. 应用数学、统计学、金融学等相关专业，硕士及以上学历。
2. 有良好的产品Sense和商业敏感度，有2年以上电商、物流、零售等数据分析经验。
3. 精通SQL，有一定的Python或者R编程能力，或能使用SAS或SPSS，有海量数据分析和挖掘经验者优先。
4. 对数据敏感，有强烈的数据驱动意识，能以创新的分析方法剖析复杂的商业问题。
5. 具有高质量的分析报告撰写，有较强的沟通表达、项目管理及组织协调能力。
不知道大家注意到没，SPSS，SAS，R，Python之间是并列关系，也就是说你只要精通其中的一种即可，那么作为分析师，更看重的是什么能力呢？
商业分析能力什么是商业分析能力呢？我通过几个面试题来让大家感受一下
问题一：
某大型品牌更换代言人之后，首月销售额增加５０％，因此认为代言人更换十分成功，你是否认同，为什么？
问题二：
以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师
1、从数据中，你看到了什么问题?你觉得背后的原因是什么?
2、如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做?
问题三：
这个月我们的GMV下降了20%，请问你将从那些方面进行分析？分析的逻辑是什么？
嗯？是不是有人看到这些问题一头雾水
那是你学习数据分析的路径和方式不对，我接触很多的分析师转行都是从学python开始，误认为学习了python就能做好数据分析，简直是做梦，python对数据分析有一定的影响，但不是因果关系
python对分析师来讲只是工具，那你知道对分析师来讲最核心的三大工具是什么吗？
PPT、Excel、SQL
这就是你的商业分析能力，假如你还领悟不到，那就自己尝试开个网店什么，买点小东西，你感受一下，什么叫商业sense
（这些工作看似不同，其实考验的都是你的商业分析能力）
数据敏感性比如，一个业务给你说，今天我们的ROI是60%，那你瞬间就要知道60%在整个行业什么水平，是正常值还是异常值
那么这要如何做到？都背过英文单词吧，我们分析的市场常见的一些指标的数值一定要记住，这个对你瞬间的判断很有帮助，比如：客单价、次日留存、获客成本、活跃用户、复购率等等，这就是你大脑中的参考物，再加上商业分析的sense，你很快能找出一种解决方案出来，这就是为什么要求数据敏感性的原因之一
还有一种，举个栗子，有一次你去参加某峰会，上面一个竞争对手的boss说，我们的用户量突破1000万，客单价360，活跃用户数达到400万
这时候的你，脑海里一定要有几个思考：
1、同样的时间戳，我们发展了多少用户？差异悬殊吗？
2、客单价和我们的差距在哪？是品类引起还是高净值用户引起？
3、活跃用户的口径是什么？最活跃的区域在哪？存在我们的机会市场吗？
等等类似这样的问题，这都是要给予数据的敏感性去判断，大脑永远都是碰见异常、悬殊的数据才能带动我们的深思，所以你的敏感性很重要
数据讲故事能力所谓的数据洞察和分析，到最后就是再用数据讲一个好的故事，好的故事不但需要严密的逻辑，而且需要好的素材（数据），好的场景（框架），好的展示（可视化），好的表达能力（沟通）
很多人认为昨晚数据分析报告就可以，其实打错特错，你要把你所有的发现和观点能够串起来，和汇报的对象进行深度分享和共鸣，你才配提“价值”二字
首先要搞清楚WHO，你汇报的对象是谁？这对你的报告能否产生彼此的共鸣很重要，没有共鸣就没有价值可言，这是底线
其实WHAT，你要讲什么？整个故事的主人公是你，你要用数据和商业的sense造出一个好故事出来，而不是每一页一页的念下去，对别人来讲，误以为你只是做了数据到图表的展示，还没有到洞察，数据分析只是假设验证的过程，更重要的是能够将观点都串起来讲一个故事，多站在用户的角度去分析
最后NEXT，需要下一步做什么？好的报告不是数据，也不是图表，而是通过简洁的展示和表达，让对方知道我要如何去做，那我们更应该深度去思考，用什么样的展示能够让对方赏心悦目，传达精确，这需要下很大的功夫去思考，切记不要忽略！！！
方法论和算法这里就不多说了，这类说过很多了，记住我所说的算法是常用算法，一般人知道什么场景下如何应用即可，知道结果的解读，如何用软件来操作就行，你不是搞科研的，你需要的只是严谨
好的分析不仅仅只是会用算法和模型，定性也很重要！！
最后想告诉大家，能不能成为一名优秀的数据分析师，和你会不会编程没有绝对关系，会只是能够加分，仅此而已
