【测评】会Excel、懂SQL,就算会数据分析吗?3分钟免费测出你的数据分析水平,别等面试才发现数据能力不够!

很多人学数据分析，都会遇到一个问题：

学了不少东西，却不知道自己到底学到什么程度了。

Excel 会用，SQL 也学过一点； 能做数据透视表，也能画几个图； 工作里偶尔还会做报表、看指标、做复盘……

但如果突然有人问：

“你的数据分析能力怎么样？”

很多人反而不知道该怎么回答。

• 是刚刚入门？

• 已经可以独立完成基础分析？

• 还是已经具备了比较完整的业务分析能力？

比起“我学过什么”，其实更值得弄清楚的是：

我现在的数据分析能力，到底处在哪个阶段？

所以，CDA做了一个数据分析能力测评。

不用凭感觉判断自己，也不用单纯看学过多少工具，可以通过测评，更直观地了解目前的数据能力情况。

一、真正的数据分析能力，不只是“会几个工具”

提到数据分析，很多人的第一反应是：

Excel、SQL、Python、Power BI……

这些工具当然重要。

但工作中真正的数据分析，往往不是简单地“把数字算出来”。

比如领导给你一份销售数据，说：

“最近销售额下降了，你分析一下原因。”

这个时候，仅仅会做表格是不够的。

你还需要判断：

• 该看哪些指标？

• 销售额下降，到底是流量下降、转化率下降，还是客单价变化？

• 应该按地区、渠道、商品还是用户拆分？

• 哪些变化只是正常波动，哪些值得重点关注？

• 最后又应该怎样把分析结果转化成业务建议？

因此，一个人的数据分析能力，通常体现在多个方面。

不仅包括数据处理、统计分析、数据可视化，还包括业务理解和分析思维。

也正因为如此，有时候两个人都会 Excel，实际解决问题的能力却可能差很多。

二、你最需要知道的，不是“会不会”，而是“现在在哪一级”

很多人学数据分析时容易陷入一种状态：

今天学 Excel， 明天学 SQL， 后天学 Python， 看到新的 BI 工具又继续学……

课程越收藏越多，工具越学越多，但始终不知道下一步应该补什么。

问题就在于：

没有先判断自己的能力现状。

• 比如，有的人真正的短板并不是工具，而是业务理解。
• 表格做得很快，但拿到一个业务问题，不知道应该从哪里拆。
• 有的人恰恰相反。业务逻辑很好，但数据处理效率比较低，稍微复杂一点的数据就很难完成分析。
• 还有一些人，已经能够完成基础分析，但想继续往数据分析师、BI、数据科学等岗位发展，就需要进一步补充更加专业的数据能力。
  

因此，与其不断问：

“我接下来还应该学什么？”

不如先回答另一个问题：

“我现在的数据分析能力究竟处在哪个阶段？”

方向明确之后，学习效率往往会高很多。

三、不同岗位，需要的数据能力也不完全一样

这也是这次测评中特别考虑的一点。

不是所有参加测评的人，都准备做“数据分析师”。

现实工作中，需要数据能力的岗位已经非常多。

例如：

• 财务人员需要做经营分析、预算分析；
• 运营人员要看流量、转化、留存和活动效果；
• 产品经理需要通过数据判断功能表现和用户行为；
• 销售人员也需要分析客户、业绩和转化过程。

与此同时，还有一部分人本身就在从事或者准备进入更加专业的数据岗位。

因此，这次测评是按照不同职业方向进行区分。分职场小白、数据赋能岗位和纯数据岗位等方向。

其中，数据赋能方向覆盖财务、人力资源、产品、市场运营、销售等岗位；专业数据方向则包括数据分析师、BI工程师、数据挖掘工程师、人工智能工程师、算法工程师、机器学习工程师、数据科学家等。

选择自己的岗位方向后，还可以结合相关工作经验进入测评。

四、尤其建议这几类人测一下

如果你正好处在下面这些阶段，可以花一点时间做一次测试：

第一类：刚准备学习数据分析的人。

先看看自己的基础，再决定从 Excel、SQL、统计基础还是业务分析开始，避免一开始就把学习路线铺得太大。

第二类：正在学数据分析，但不知道自己水平的人。

已经学了一段时间，却一直不知道“学得够不够”，测一次会比不断收藏新课程更有参考价值。

第三类：工作中经常接触数据的人。

比如运营、财务、产品、市场、销售、人力资源等岗位，可以看看自己的数据能力是否能够支持日常业务分析。

第四类：准备找数据相关工作的人。

如果目标是数据分析师、BI、数据挖掘、算法、机器学习、数据科学等方向，可以提前了解自己的能力结构，再有针对性地准备求职。

第五类：已经工作几年，但感觉能力进入瓶颈的人。

有时候真正限制职业发展的，并不是“工作时间不够长”，而是某一块能力长期没有补起来。

找到短板，往往比继续盲目积累年限更重要。

别再凭感觉判断自己的数据能力，扫码免费测测你的数据分析能力，快速了解自己的数据分析水平。