一、對業務一知半解，結論脫離實際

第一個習慣是70%的資料分析師都會有的“習慣”，這點在展示資料分析報告時表現得尤為明顯。在彙報資料分析結論時，只是簡單把資料分析結果說了一通，得出一些模擬兩可的“廢話”，並沒有聯絡到實際業務，完全不具備可行性，這樣的報告參考價值可以說為零。

究其根本原因是這70%的資料分析師對業務知識一知半解，自然就無法將資料與實際業務場景結合起來分析，得出的結論也必然脫離實際。

二、不重視基本功，一味追求各類模型

熟練使用各種資料分析工具，比如Excel、FineBI、Python以及KANO、帕累託等經典的分析方法，

這是每個資料分析師都必須掌握和重視的基本功。

但很多資料分析新人在剛入行時會對此有誤解：以為自己學會了各種最新的分析方法和工具，把它套用在分析報告中，就能證明自己的工作能力。但不知真正優秀的資料分析師，依靠的是在工作中，不斷積累的專案業務經驗以及無數次試驗過的嚴謹分析邏輯。一定要明白，再好的工具和模型，都是為人服務的，不能反其道而行之，被工具和模型捆住了手腳。

三、不會溝通，需求來了就接

在企業做資料分析師，你大機率總能接到這類模糊不清的問題：“上次線上活動資料咋樣，分析分析” “最近某個產品的銷售量有所下降，你分析一下，記得要分析得深入一點”

大多數資料分析師聽到領導的這種需求，一般都立馬開始埋頭幹活，但這是極其錯誤的。

沒有跟需求方溝通清楚需求就動手做，必然會導致後續的不斷返工。不但自己做得鬱悶，業務部門也不滿意，弄不好還鬧出個矛盾，說你工作能力不行，所以學會溝通很重要。

如何處理這種模糊不清的需求？這裡給出四個建議步驟：

四、不愛說人話

我相信大家身邊總有這種滿嘴黑話，喜歡把一些簡單的事說得很複雜，自以為說專業術語就會顯得自己很厲害。

但其實

越牛的資料分析師，給出的分析過程和結論越通俗易懂，

因為他們已經完全理解所在行業的業務邏輯，能夠用他們自己的理解複述出來。

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