市场专员做分析，可以拿更多的数据作参考，假设营销成本太高，现在高到什么地步了，什么时候开始高的，找出时间点分析一下。效果不好，是什么时候效果不好，那时市场环境有什么变化吗?我假设市场环境有了变化，这又是一个新的假设，可以继续拎出一堆深入研究。

　　这是麦肯锡式的思维方法，也可以作为学数据的方法。新人容易陷入数据的迷途：我没有数据，有了数据也不知道干啥，知道干啥又不知道方法。想的太多，远不如有方向好用。

　　数据分析的学习注重演绎和推理，业务的学习注重关联和适用，学以致用就是说的这种情况。期间也会用到好奇心和假设，这两点都是加速学习的途径之一。

　　驱动力

　　然后第一次看到vlookup函数。我也没有一次学会，每次用都要先看一遍网上的样例。后续我教组员的时候，他们学得比我快多了。

　　和研发解释、沟通，因为了解数据库，很多需求以更合理的要求实现。这是我第一次开始接触、了解和建立以业务为核心的数据体系。

　　除了学习驱动力外，想成为数据分析师，还需要一颗好奇心。

　　知识决定解决问题的下限，好奇心决定解决问题的上限。好的数据分析师一定会有好奇心，会提问，会想问题，也能去解决问题。