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核心词汇：竞争分析法、需求端思考、理解做生意

关键结论：

一个优秀的商业分析师是如何炼成的：

摆正位置，从理解如何做生意开始，理解商业问题；

理XX程，了解商业过程的完整流程；

探索规律，从优秀/差劲案例中总结商业经验；

提炼假设，总结出可以定性/定量分析的维度；

总结经验，从具体的问题分析中总结出适用于一个行业，一个企业的经验；

挑战经验，不断反问自己，除了这些经验以外还有没可能性，还有没有更多办法。

这六个过程不断迭代，最后自己会在梳理问题逻辑，理解行业运作上越来越深入，自然也越来越优秀。

本质上，商业分析为的是解决商业问题，商业问题是盈亏利损，不是加减乘除。

正文：

作为一个从一线摸爬滚打上来的老兵，补充一些个人心得：

曾经数据分析师是一个被严重低估的岗位。在我12年前本科毕业的时候，做分析是件相当没前途的事。我本人读的是应用数学系。那时候一流的学生做金融，二流的去宝洁、IBM这种五百强，三流的进各大银行三大运营商的IT部，四流的做软件开发，不入流的人才去做什么数据分析。在那个年代，腾讯还是一个年收入30亿***，百度刚刚崭露头角，阿里还不知道在哪里。华为，好像华为和数据没啥关系……

在这种大环境下，我果断的读了研究生。不争气的转了管理学。进入文科生的世界以后才发现，原来本科读个数学专业是这么霸气，想水个管理学/经济学的论文简直太easy。只需要找到一篇底稿，修改一下研究假设，派个问卷，然后几十行代码往lisrel里一丢，就基本大功告成。如果输出模型检验值通不过，还能通过数据加权，合成变量等手段合理合法的改数据，改到OK为止。以上做法虽然为正儿八经学习的同学们所不耻（确实很无耻，同学们勿学），但是却是应付差事的利器。类似的还有利用SPSS做因子、聚类分析，用Eviews做经济学模型，虽然过程经不起推敲，结果却看起来像那么回事。

那个年代还没有调参侠这个称呼，因此没有人当头棒喝给我那么一下，告诉我这种二半吊子做法会有什么危害。两年水来水去的生活，让我饱受同学们好评与老板们喜爱。于是不知天高地厚的，以为做分析真的就是模型一套数据一堆就搞掂了。在找实习的时候恰逢经济危机，甲方企业普遍缩减用人，于是找了个***试试伸手。没想到一试效果还行，很受领导同事的喜欢。就这么阴差阳错的绕了一个大圈以后，我又回归了数据分析的行列。

真正工作以后做的数据分析，和目前流行的数据分析基本是两个概念。确切的说，应该是更偏“分析”而不是数据。基础的数据整理、跑SQL、问卷统计等等并不需要我处理。一来当时有技术小哥帮我做这些事情，二来当时的任务是要面对客户老板。在2010左右，大企业的ERP系统已经很普遍，有条件的企业已经有了BI系统，他们所面临的问题，不是没有数据，而是没有结论。到底这些数说明了什么，到底我要怎么做，是最迫切需要回答的问题。

最初还没有自己负责项目的时候，还感觉这些东西很简单。如同所有***的同学一样，我也收藏了一套《麦肯锡七大手册》，SWOT，PEST，5w2h什么的背的滚瓜烂熟，没事就把杜邦分析法拉出来用过往项目数据撸一遍。感觉真的很简单yeah，从模版库捞ppt然后把数据往里填就好了。而且只是帮着别人撸报告，会觉得项目之间都很像。你看营销分析框架就是这一套，先诊断再找标杆最后出结论，换我我也会写。真不明白领导们在纠结什么。

出来混的，迟早是要还的。当我自己独立面对客户的时候，我终于明白领导们在纠结什么了：他们在纠结如何不被客户操死，活着把尾款收回来。因为寻找答案，比寻找数字难的多。客户花了几十上百万不是来听《管理统计》 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 ，理XX程，了解商业过程的完整流程；第三，探索规律，从优秀/差劲案例中总结商业经验；第四，提炼假设，总结出可以定性/定量分析的维度；第五，总结经验，从具体的问题分析中总结出适用于一个行业，一个企业的经验；第六，挑战经验，不断反问自己，除了这些经验以外还有没可能性，还有没有更多办法。这六个过程不断迭代，最后自己会在梳理问题逻辑，理解行业运作上越来越深入，自然也越来越优秀。

本质上，商业分析为的是解决商业问题，商业问题是盈亏利损，不是加减乘除。能理解商业运作本质，具体问题具体分析，才是商业分析师真正该做的事。把《管理统计》和《市场营销》两本书订在一起，只是证明一个人手劲很大而已。与大家共勉。

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