一、对业务一知半解，结论脱离实际
第一个习惯是70%的数据分析师都会有的“习惯”，这点在展示数据分析报告时表现得尤为明显。在汇报数据分析结论时，只是简单把数据分析结果说了一通，得出一些模拟两可的“废话”，并没有联系到实际业务，完全不具备可行性，这样的报告参考价值可以说为零。
究其根本原因是这70%的数据分析师对业务知识一知半解，自然就无法将数据与实际业务场景结合起来分析，得出的结论也必然脱离实际。
二、不重视基本功，一味追求各类模型
熟练使用各种数据分析工具，比如Excel、FineBI、Python以及KANO、帕累托等经典的分析方法，这是每个数据分析师都必须掌握和重视的基本功。
但很多数据分析新人在刚入行时会对此有误解：以为自己学会了各种最新的分析方法和工具，把它套用在分析报告中，就能证明自己的工作能力。但不知真正优秀的数据分析师，依靠的是在工作中，不断积累的项目业务经验以及无数次试验过的严谨分析逻辑。一定要明白，再好的工具和模型，都是为人服务的，不能反其道而行之，被工具和模型捆住了手脚。
三、不会沟通，需求来了就接
在企业做数据分析师，你大概率总能接到这类模糊不清的问题：“上次线上活动数据咋样，分析分析” “最近某个产品的销售量有所下降，你分析一下，记得要分析得深入一点”
大多数数据分析师听到领导的这种需求，一般都立马开始埋头干活，但这是极其错误的。
没有跟需求方沟通清楚需求就动手做，必然会导致后续的不断返工。不但自己做得郁闷，业务部门也不满意，弄不好还闹出个矛盾，说你工作能力不行，所以学会沟通很重要。
如何处理这种模糊不清的需求？这里给出四个建议步骤：
四、不爱说人话
我相信大家身边总有这种满嘴黑话，喜欢把一些简单的事说得很复杂，自以为说专业术语就会显得自己很厉害。
但其实越牛的数据分析师，给出的分析过程和结论越通俗易懂，因为他们已经完全理解所在行业的业务逻辑，能够用他们自己的理解复述出来。
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