知识源于沉淀 重印/三元变量差异
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有一个网友咨询我：
今年即将毕业，想做一名数据分析师。加了很多数据分析群，看了很多文章，对岗位有了基本的了解。但是我不确定自己是否适合这个职位，想问问我的看法。
一般来说，一个人是否适合某个职业取决于这些因素:
技能和能力：工作技能非常重要，还需要具备足够的能力、技巧和知识，以满足岗位的需求。工作经验：根据岗位的需求以及应聘者的经验来判断是否适合岗位。职业素质：职业素质包括个人的态度、沟通能力、专业的素养、工作的责任心。个人性格：性格是指一个人的社会交往习性，以及应对环境的心理状态和行为方式。拥有跟某一职业相符的性格特点，一定程度上可以改善员工的工作状态，提高工作效率。教育背景：大学专业和学历也是考虑的重要因素，也可以体现学习能力和能力。工资期望：需要综合考虑应聘者的经验、现实情况以及环境，考虑工资要求是否合理并且互利双方满意。
其中技能、能力、经验、专业素质都可以通过时间学习来提升。就算现在不适合，投入一些时间的人也是可以改善的，问题不大。
个人性格、学历、薪资期望(对应金钱观念)短时间内很难改变。如果盲目入行，但是这些因素又不适合做数据分析，那么即使成功入行，后续的工作也会很痛苦。
篇幅有限，今天就说说个人性格吧。
常见性格测试方法
评价职场人格的方法有很多，比如:
MBTI：是一种强调个体差异的职业性格测试，共分16种类型；DISC性格测验：D领袖型、I社交型、S支持型、C思考型。霍兰德职业测评：霍兰德提出的6种基本职业类型为：实用型R、研究型I、艺术型A、社会型S、企业型E、常规型C。GATB职业能力倾向测试：对一个人的言语能力、数学能力、空间判断能力、观察细节能力、书写能力、运动协调能力、动手能力、社会交往能力和组织管理能力进行综合测评。菲尔人格测试：有六种结果：悲观者、挑剔者、自我保护者、中道者、冒险家、孤独者。PDP性格测试：将人群分为五类，分别为支配型、外向型、耐心型、精确型、整合型；为了便于记忆又被称为老虎、孔雀、考拉、猫头鹰、变色龙。
有些人格测试的结果似乎和数据分析有关，比如圆盘的思考型，霍兰德的职业评价的研究型，PDP人格测试(owl)的精确型。
至于是不是这样，我无法下结论，因为我还没有统计过身边的情况。
幸运的是，我做过MBTI，不仅是我，还有我身边的很多数据分析师。根据我身边观察到的MBTI结果，我将做一个简单的总结。
简单介绍一下MBTI
让我们先简单介绍一下MBTI。如果你理解的话，可以跳过这一节。
MBTI考察了四个维度:
能量来源:外向的e，内向的I；指一个人的内心世界和对外界环境的关注程度，如果外向是E，如果内向是I..
E（外向型）：这类人具有表达能力强，社交性强，喜欢与外界交流，乐于和别人建立联系，能够从社交媒体中得到满足。I（内向型）：这类人倾向于主动深入思考，乐于独处，不喜欢太多的社交活动，但是也有能力与他人交流。
如何收集信息:实感S，直觉N；指一个人接收外界信息的方式，比较敏感，如果抽象的直觉是n。
S（感觉型）：这类人以客观，具体，实际为主，关注事物与活动的细节和具体实现方法，重视经验，不做未经实践的猜测，有强烈的安全感。N（直觉型）：这类人偏向抽象，概念性和全局性，倾向于预测未来的发展趋势，抵抗经验的束缚，有一种广阔的视野。
如何做决定:理性T，感性F；指的是一个人运用逻辑分析和理性思考，或者更感性的判断。
T（思考型）：这类人侧重于以客观、理性的方式做出决定，在做出决定时他们的思想会偏向于简单的逻辑分析。F（情感型）：这类人注重关系、以及如何影响到其他人，在做出决定时他们的思想会偏向于社会性的考量，比如情感、忠诚等。
如何应对外界:判断J，理解P；是指一个人是更喜欢按计划行事，还是喜欢灵活行事，适应性更强。
J（判断性）：这类人会侧重于把信息从不同的视角进行加工，并做有效率的决定，他们会喜欢把未完成的事情尽快处理完毕。P（感知性）：这类人更加开放，他们会细心的观察外部环境，为决定做更多的准备，他们会喜欢把做决定留在最后。
每个维度都有两种结果。组合后，有16种结果:
以上16种性格，你认为哪一种最适合做数据分析？
适合数据分析师的性格
16种性格，如果随机分布，每种性格占6.25%。
先说最适合的性格。据我身边的统计观察，占比最高的个性是ISTJ物流硕士，占比3-50%，是随机分布的5-8倍。
对于数据分析师这个职位来说，四个维度的重要性是不同的:
EI（外向/内向）：无所谓，可E可I；SN（实感/直觉）：优先S（实感），可以是N（直觉）；TF（思考/情感）：必须是T（思考），不能是F（情感）；JP（判断/感知）：优先J（判断），尽量不是P（感知）。
按照这个重要程度，交叉组合后有这样一个结果:
第一梯队:STJ(优秀S，优秀T，优秀J)
第二梯队:NTJ(不能n为t，优秀j)
第三梯队:STP(优秀的S必须允许P)，NTP(可能的N必须允许P)
第四梯队:所有带f的类型。
第一梯队 STJ
STJ具有数据分析师的重要特征:
S（实感）：表示注重细节，注重真实存在的事实；T（思考）：表示用逻辑决策、坚信自己的观点、不喜欢感情用事；J（判断）：表示对事情判断有明确的标准和进度。
这些特点确实符合数据分析师对数据检索工具的要求，客观严谨，可靠。那么，为什么ISTJ是我身边人数最多的数据分析师呢？答案就在这里。
理论上，ESTJ也很适合，但可惜我身边没有这样的案例。也许ESTJ是个总经理，不屑做数据分析师。
第二梯队 NTJ
NTJ和STJ的TJ是一样的，也就是说他们也是依靠严密的逻辑来做出判断的，两者相差n
回顾N的特点，倾向于抽象、概念和整体，倾向于预测未来的发展趋势，抗拒经验的束缚，视野开阔。
据我观察，NTJ更喜欢从商业、营销、心理学等角度做一个全球化的思维框架。，并且并不特别在意分析过程中的数据精度(与S相比)，只要差异大不影响结论即可。
与STJ的分析师相比，NTJ将很难处理类似金融的详细表格。因为1%的差额在NTJ看来是完全可以接受的，但即使是这1%在高层汇报中也是不允许的，NTJ更适合做业务BI而不是汇报BI。
为什么我这么清楚？因为我是INTJ！
第三梯队 STP&NTP
有两个第三梯队，STP和NTP。
STP型:与第一梯队的STJ相比，STP型在P(感知)上有所不同。
就像上面JP的优先判断提到的，尽量不要P(感知)。因为P会仔细观察外部环境，在最后一刻做出决定。
换句话说，他能得出一些正确的结论，但总觉得不完美。他要结合外部情况做到尽善尽美，直到截止日期给出最佳方案。
这种做法很容易成为企业团队合作的短板，会拉低整体运营效率。看STP对应的名字就知道，ISTP是行家，ESTP是企业家，两人都有足够的时间做决定。
但是STP还是在第三梯队，因为这个性格是可以通过管理手段克服的。比如领导要求每周例行数据简报，那么即使你认为结果不完美，你还是要遵守规则。
NTP型:第一梯队的NTP和STJ除了P(感知)还有一个N(直觉)。
N之前在讲NTJ的时候提到过，N更抽象，视野更广。在这一点上，影响其实不是很大，主要是因为P，STP里有提到，我就不多说了。
第四梯队 所有F
f(情绪)是数据分析师的一大毒药。
这个毒点比P(感知)更严重。因为P倾向于靠逻辑下结论，但喜欢追求完美，想给出一个各方面都满意的方案。这可以通过管理来克服。
而F(情绪)在做判断时不是基于逻辑，更多考虑的是社会关系，所以你可能根本得不到正确的结果，或者在得出结论后会考虑报喜不报忧。这是管理层无法改善的。
f一定不做数据分析？如果坚持杠杆，总有反例。
我带了一把FJ，但是没有FP。
FP人物是ISFP探险者、ESFP表演者、INFP调停者和ENFP候选人，看起来不像数据分析师的人物。如果你是FP，可能真的不合适(个人观察)。
当然，我不能阻止你去做，我身边的统计数据也不一定准确。祝你事业有成。
内向和外向
虽然我身边的数据分析师大多性格内向，但有意思的是，也有一小部分性格外向的数据分析师做得不错。
其实不难理解，数据分析师是一个跨团队合作的岗位，沟通很重要。而且这个位置如果和其他团队处理不好，就没有存在感。
大部分数据分析师都比较内向。外向的学生为了更好的开展工作，自然需要与外界沟通，所以这些外向的人很容易成为团队的外部接口，时间长了成为领导的可能性就变大了。
所以内向和外向，在我看来和我能不能做数据分析师关系不大。
内向的学生可以更专注于分析，外向的学生可以更专注于沟通和汇报。
尽信，不如不信
以上观点不保证正确，只是基于对你身边的统计数据的分析。
如果你发现自己不及格，不要沮丧。我也有东西安慰你。
职业人格和生活人格
一个人可以有两种人格。工作上你可能比较内向，生活上你可能比较热情。这是因为人有职业人格和生活人格。
生活人格是指一个人在日常生活中表现出来的人格特征。职业人格是一个人在职场上表现出来的人格特征，往往受到职业特征的影响。经过一定时间的训练，就有可能养成与生活人格截然不同的职业人格。
我的一个同事每次汇报都能自动切换到广播腔，把单词发音清晰圆润。平时说话完全是另一种音色。这也是职业人格的体现。
性格是可以转变的
虽然性格改变很难，但也不是不能改变。
而且MBTI的结果是模糊的，我们身边很多朋友测出来的结果前后一天都可能变，更别说几年了。如果环境、人际关系、经历等等发生变化，性格可能会完全改变。
都说你第一份工作的老板比公司更重要，因为老板的很多行为很可能会改变你看待世界的角度，进而改变你的性格。
所以如果这是你的第一份工作，那么你的MBTI结果可能不完全准确。你还没见过真实的世界，你还有无限的可能。
小结
基于身边的统计数据，总结出适合数据分析师的人格特质。如果你有兴趣，你可以自己搜索MBTI来做一个测试。
再次声明:希望能帮你少走弯路，但不是你放弃的理由。
正文湾
最后推荐一下数据分析师必须掌握的BI工具——精BI。
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