随着新冠疫情在世界各地爆发，许多公司都面临业务量减少，现金流不足，频临破产边缘。很多老板纷纷表示，非常时期只能降低成本来维持公司运转。房租降低不了，所以降低人工成本成了不少老板的选择...
越是裁员高峰时期，越是体现员工价值的时候。越是职场寒冬，一职多能的职员就越是吃香。企业要用尽可能少的人才，来满足尽可能多岗位的诉求。
在留学生群体中，商科留学生因为群体基数大，课业内容简单以及毕业之后不好就业，可谓是一直处在留学生鄙视链的底端。
同样是留学生，怎么还相互鄙视起来了？
没办法，求职就业市场就是这么的残酷！
在大部分员工都面临裁员的时期，很多技术岗位依旧是求不应供。只要是人才，HR依然恨不得刷刷刷地发Offer，完成本月的业绩！
商科留学生要怎样改变自己容易被替代的命运呢？
四个大字送给你们！
数！据！ 分！ 析！
现如今，无论是工作汇报，还是产品开发和设计，客户关系管理等，都离不开商业数据管理。在我们大数据的时代背景下，只要是和大数据扯上关系的工作，岗位就如雨后春笋般，一茬接一茬，工资待遇也三年翻倍，蹭蹭蹭的往上涨。
为什么呢？
因为商业数据分析不仅仅是可以帮助企业收集有效的客户数据，并且通过有针对性的分析帮助企业制定企业战略，为企业带来巨大的收益。
因此，不少企业都愿意花重金聘请数据分析人才，或者出资要求现有员工学习数据分析技能。
用事实说话。在当今疫情如此严重的情况下，各个公司别说招聘了，裁员都还来不及。
但在Indeed上，关于Data analyst的相关工作，依然有2195个。
Seek上有8101个。
这个岗位的平均薪资依然是高于很多行业平均水平的。
但一提到商业数据分析，很多人都会觉得无从下手，不知道该从哪里学起？
首先你需要明确的是，商业数据分析学什么？
商业数据分析的思路大致可以分为五个步骤：发现问题、收集数据、清洗数据、建模优化、得出结论。
一、发现问题
这个步骤比较好理解，简单地说，数据分析都是为了解决一个问题或者验证一个猜想。即使是探索性分析（拿着一大堆数据看看能不能找出点什么结论），那也需要先预设一个或多个目标作为切入点，然后在探索过程中逐步修正。而目标和规则的设定，一定要基于企业的业务，这样分析结果才有用，否则会得出正确但无用的结论。例举一个非常简单的例子，很多市场营销人员都同时兼备数据分析技术，当企业需要开发新的产品时，市场营销人员会把之前收集的客户数据进行分析。根据新产品的特点和可能成为的目标客户的消费习惯，消费能力等进行数据分析。从而达到让产品可以从不同角度吸引更多客户购买的目的。
二、收集数据
当明确数据分析的目的之后，下一步就要开始着手收集数据了。数据的获取可以通过直接获取（比如公司内部的数据）还有间接获取（需要使用工具或者爬虫编写）
三、清洗数据
清洗数据就是运用一些工具，通过筛选、清除、补充、纠正等从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
清洗后、保存下来真正有价值、有条理的数据，为后面做数据分析减少分析障碍。
四、建模优化
这一阶段对数据分析技能的依赖就更大了，简单的话可以运用一些编程语言（比如Python，VBA）还有数据分析可视化工具（比如PowerBI，Tableau）。这个阶段，数据分析师将枯燥乏味的数据，运用数据分析工具使之灵动起来。
(单纯的Excel表格数据）
（运用PowerBI得出的数据分析图）
五、得出结论
这一阶段数据分析工具的工作已经基本完成了，对模型输出的数据进行解读，那完全是分析师的天下——同一份数据给不同的分析师，可能会得出不同的结论。
数据分析师居然把自己的结论报告给自己的上司，公司的团队，甚至是直接报告给老板。这个结论有时候会影响一家公司下一个季度或者下一个财年的发展走向。
所以分析师的经验越丰富，拥有的有效信息量越多，得出的结论就越接近事实，而这个过程是计算机目前没办法自主进行的，商业智能系统做的再好，也需要由分析师来设定规则，告诉计算机在什么时间需要做什么。
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