单艺认为数据分析师是一个特别有意思的角色，一方面他要有科学家的思维，能够理性、深入地思考问题；另一方面要和业务打成一片，擅长沟通，能够去影响别人。理想的数据分析师是很稀缺的，因为有科研气质的人往往会比较闷骚、内向；做业务协作时他又必须属于输出型的，所以数据分析师做起来挺“两面”的：“我们团队的很多人都做过性格测试，大部分人还是偏内向，但都是偏内向一点，不会偏得很厉害。太内向的人基本上在这里很难‘存活’下去。所以对于数据分析师，有咨询经验的，往往会比较受青睐。因为数据分析师的工作跟咨询师很像：对于业务线，数据分析师希望能够扮演‘军师’的角色。”
数据分析是一种科学与艺术结合的工作，而且单独一个部门往往无法完成全部的工作。“业务线的人往往不懂数据科学；而业务上的知识，我们也要去学习研究。磨合的深浅，一方面取决于业务部门对数据的理解和接受程度，另一方面取决于我们分析师的影响力，沟通力，怎样把复杂的事情说得简单、明了。这对分析师就是不仅仅是技术上的要求了。所以我觉得分析师的影响输出能力是很关键的，而且是主动的输出，被动输出就晚了来不及了。通过做一些事情，能让他们的业绩指标成倍地往上翻，他们就信数据分析了，合作也会越来越好。”
“数据科学家和数据分析师中间只隔着一个程序员“
“数据科学家和数据分析师中间隔着一个程序员。”这句调侃的话也说出了数据科学家是个要求比较综合的岗位：不仅要会统计分析，也要会编程去处理数据、开发生产级的系统。“数据科学家的定义是比较模糊的。很多时候一个能够做业务数据分析，懂机器学习，又懂工程开发的分析师就是一个数据科学家。在工业界，只有技术和业务两手都硬，数据专家才能够创造最大的价值。现在数据分析师中存在的一个普遍问题是编程能力比较弱，导致在实际工作中处理复杂数据时会有困难。分析师需要加强编程的训练。”
单艺已经在硅谷和北京从事数据工作17年。他对于在校学生或者刚毕业的学生也提出了一些建议：
首先得了解自己，想做分析师，还是工程师，哪个方向才是真正喜欢的。至少三年内自己是一直有热情去投入到这方面的工作的，这是根本；
第二点就是根据自己所选择的方向，需要思考如何提高能力和竞争力。比如分析师需要有很好的统计能力，懂数据挖掘、机器学习的方法，就需要打好基础、熟悉工具。同时还要懂商业运营，那就要修商业方面的课程。还需要影响别人，那就要去多参加演讲类的活动，多跟别人沟通，多参加一些比赛等等，这样才能把自己的能力准备起来，参加工作的时候就会走得更快一些。
总结起来就是，第一要想清楚我想干什么，第二就是我能干什么，然后就是结合市场，看看市场上更需要哪方面的人才。
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《数据团队建设全景报告》系列专访
数据驱动时代，数据团队作为一家公司的核心竞争力所在，正受到越来越多的关注。清华数据科学研究院联合大数据文摘，发起了一次数据团队全行业调研，对国内外数据团队发展现状进行盘点和趋势预测，我们将在7月初发布《数据团队建设全景报告》。
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希望分享自己的团队建设经验给更多读者，我们诚挚的邀请您作为深度访谈嘉宾，与我们的记者和研究员就相关话题深入沟通。相关专访内容将作为重点专题，在《数据团队建设全景报告》中呈现。请将您的需求和团队介绍发给我们。
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