「作為數據分析師，我的價值在哪裡？」

之前有個同事從產品經理轉崗過來做數據分析師，由於工作性質的差異，在前期的工作中他經常為自己的定位和價值感到困惑。

有一天，他找到我，問我：「領導說，希望我對外輸出的是有價值的東西，那什麼是有價值的東西呢？」

當時，我認真思考之後給他解答了我的理解。

我認為，有價值的數據分為兩種：

第一，對他人而言是有信息量的東西；

如果你通過數據統計、分析得出的結論是他人本來就知道的東西，那麼就沒有價值。

比如，「 咱們產品的日活用戶中，新用戶比老用戶的量要多」。

對於一個有經驗的產品經理或者運營來說，這就是一個沒有信息量的信息，雖然有可能你是通過了大量的數據統計和分析才得出的這個結論，但這是一個眾人皆知的常識，沒有信息量。

第二，能夠指導下一步行為的、具有可操作性的數據。

比如，看了轉化漏斗數據，知道了目前的轉化率瓶頸是在首頁到列表頁，還是在列表頁到詳情頁 ，然後能夠進行針對性的解決。那麼這就是一個可以應用、落地、指導他人下一步行為的有價值的數據信息。

但對於現階段，你剛剛開始入門，先達到第一階段就可以了。

那麼怎麼去提供對他人而言有信息量的東西呢，有以下幾種方式：

1、利用「直接接觸數據源」這一天然優勢，為他人提供信息量，如，目前產品的日活是多少，新增用戶佔比是多少，次日留存是多少等等，這些數據現在只有你知道，別人是不知道的，那麼對於他人就很有價值；

2、將定性結論精確量化，比如剛才提到的，「 產品的日活用戶中新用戶比老用戶的量要多」，這個常識性的結論可能大家都知道，但具體是多多少呢大家並不清楚，究竟是9：1還是8：2還是7：3呢，將其準確量化出來，便是信息量；

3、從數據中解讀出深層信息，還是同樣的例子，「產品日活用戶中新用戶佔90%」，能夠解讀出什麼信息？可能你能解讀出，「新用戶是日活用戶的主要構成部分」，然後呢？這個數字還能幫助我們做什麼？比如，你是否能夠聯想到，新用戶是日活用戶的主要構成部分，那麼就不應該花太多精力去做基於用戶行為的個性化推薦，冷啟動才是重要且緊急並能夠最快提升轉化率的部分。

最近的工作里，也有一些小朋友經常產生這樣的困惑——「我天天除了給人查數就是查數，我的意義到底在哪裡？」

像我之前說的，數據分析師是給他人提供信息量的。提供信息量的背後，其實本質上是「消除不確定性」。

這有點像大學時候學過的《資訊理論》裡面「信息熵」的概念。當一個信息中包含的不確定性越多，那麼它的信息量就越大。

我們算出的數據、給出的結論，能為他人消除多少不確定性，那麼你產生的價值就有多大。

一個個的數據需求，是以點的形式在消除不確定性，就像盲人摸象的故事，每個需求多多少少能讓我們接觸到事物的部分真相，但又覺得好像沒有什麼用。

然而當你摸到的「點」足夠多之後，你能夠將這些細節點拼湊、梳理、完善成對於一個/一類事物完整的描述，甚至產出一個系統化的解決方案的能力，這才是你作為一個數據分析師最大的價值。

所以，如果你也覺得身處黑暗中，好像看不到黑暗，能摸到的東西也不確定是什麼，不要焦慮，也不要害怕。

用心地去感受，去記錄，去思考，去沉澱，也許，你就是第一個畫出大象的人。