如果将数据分析的产出作为产品来看，套用产品演进模型我们可以将数据分析分为五个阶段。在这五个阶段中每个都有固定的工作内容和价值体现，但总体来说，这又不仅是产品的演进路径，同时也是数据分析师自身的成长路径。每一个数据分析师是需要沿着这个路径完成自身的演进。本篇文章将对这五个阶段逐一说明，你可以对照下自己目前在那个阶段，以及下一步的方向。这同时也解释了提取数据的不如做表的，做表的不如绘制图表和建模的，建模的不如会写PPT的，写PPT的不如做演讲的这件事背后的原因。

初级产品

数据分析的第一个阶段是初级产品阶段，这个阶段对应的产出物是在业务过程中生长出来的原始数据，甚至是一些脏数据。具有要依据数据的产生方式和来源而定。原始数据尤其是脏数据在处理过程中效率较低，并且在脱离具体业务场景的情况下价值也不高。这可能是数据分析师最不愿意做的一件事情，但同时又是大部分数据分析师日常工作中常见的内容。这是一个纯执行的工作，单一且固定的操作流程非常容易被替代，所以，如果你的日常工作主要是清洗数据，为业务部门提取数据的话，那么就属于数据分析中的初级产品阶段。

标准产品

数据分析的第二个阶段是标准产品阶段，这个阶段对应的产出物是按业务逻辑整理后的标准化数据表。数据表中的数据已经对原始数据进行了人工处理，首先不会包含所有的原始数据，第二，除了简单的绝对值指标以外还会有一些经过运算的复合指标。第三，数据间具有一定的业务逻辑，而不是随意零散的堆砌。标准产品比初级产品最有价值的一点是数据的标准化，再简单一点来说就是数据具有了可比性和批量处理能力。当前的数据和历史的数据，以及未来的数据，甚至与竞争对手或者行业其他公司的数据都按统一标准产生，提取，处理，运算得到，并且数据背后的含义也是完全相同的。例如：CPA,CPS,DAU,MAU, ARPU等等。如果你的日常工作主要是在将数据的初级产品整合为标准产品，那么就属于数据分析中的标准产品阶段。

服务

数据分析的第三个阶段的是服务阶段，这个阶段对应的产出物是图表，各类基于Excel或word的分析报告(日报，周报，月报)，和数据模型。数据服务是在标准化数据中通过对按业务问题进一步选择数据，并通过图表绘制，撰写文字分析内容，建立数据模型产生的。这部分中数据本身还是标准产品，但由于增加了数据的选择性，以及数据分析师对业务的理解和思考，以及时间周期的选择，数据指标的选择，图表类型的选择，数据模型的选择和分析结论的撰写这些服务，使标准数据增加了对业务的服务价值。服务阶段比标准产品阶段最大的价值也是来自于数据分析师的经验，思考和劳动。如果你的日常工作主要是绘制图表，撰写word，Excel数据分析报告和建立模型，那么就属于数据分析中的服务阶段。

体验

数据分析的第四个阶段是体验阶段，这个阶段对应的产出物是PPT。这里有必要说明下，有人说PPT的中文名是“骗骗他”，我不能同意。PPT是一种演示文稿软件，或者说他的中文名是演示文稿。所以PPT与Excel和Word的最大差别在于，Word是一个文字处理和阅读软件，Excel是一个数据运算软件，这两个软件的使用场景都是单人的效率软件，而PPT则是一群人的沟通类软件，会议才是PPT最典型的使用场景。当你使用PPT住撰写了一份数据分析报告，并且在会议中与业务人员互动沟通，解释指标含义，说明分析过程，对比竞对数据，给出分析结论，并且让业务人员也重复参与其中，表达想法后，你才进入了数据分析的第四个阶段，体验阶段(依据业务需求的个性化数据及分析过程+业务方的参与和互动)。而如果你只是向使用Word和Excel一样的使用PPT，并将用PPT写的分析报告只是简单通过邮件发给业务方，那么就依然还是停留在数据分析的第三个阶段，服务阶段。

改变

数据分析的第四个阶段是改变阶段，这个阶段对应的产出物是演讲，或者说是讲故事。这里说的讲故事是套用常用的故事叙事结构，将数据分析报告套在一个故事线或叙事板下，有背景，有逻辑，有转折的使用数据，而不是编造故事。例如好莱坞大片中最常使用的英雄之旅的12个阶段。套用故事叙事结构的目的是为了对数据分析结果引起重视和思考，并推进下一步的行动。作为一个数据分析师，想必你也不愿意自己自己加班熬夜做出的分析报告被业务方读完就扔在一边落土。所以，通过故事来推动是让数据价值最大化，并且带来业务的改变是一个必要的阶段，也可以说是数据分析师职业生涯中的高光时刻。

从最初的简单响应需求，支持业务，到最终的改变业务，这是数据分析师的成长和演进路径，同时也解释了提取数据的不如做表的，做表的不如绘制图表和建模的，建模的不如会写PPT的，写PPT的不如做演讲的这件事背后的原因。