
毀了數(shù)據(jù)分析態(tài)度的三個原因
如果不懂商業(yè),而單純看數(shù)據(jù),不僅很難有創(chuàng)意的思維,而且是沒有意義的對于一般的數(shù)據(jù)分析師來說,大部分人沒有系統(tǒng)思維,而且也只能看一部分?jǐn)?shù)據(jù),無法從大面兒上了解整個公司的運營數(shù)據(jù),這樣就令數(shù)據(jù)分析師難以形成全面的思考方式。
隨著近些年大數(shù)據(jù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)分析越來越普及。同時,人們進行數(shù)據(jù)分析的態(tài)度也越來越趨向隨意。其實這是非常令人抓狂的一件事:態(tài)度隨意了,數(shù)據(jù)還能分析得準(zhǔn)確?在這態(tài)度背后,主要有三個原因,助長了它的生長。
一. 大環(huán)境不尊重數(shù)據(jù),尤其是老板的態(tài)度。
如果數(shù)據(jù)分析師只要隨便給一個報告就行,數(shù)字多一點和少一點,大家也是一笑而過,并不會追根到底,那么很難數(shù)據(jù)分析師以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度對待數(shù)據(jù)。
例如,國內(nèi)這幾家數(shù)據(jù)分析機構(gòu),基本都在著急擴張行業(yè),爭著占領(lǐng)行業(yè),對于其推出的數(shù)據(jù)有多精準(zhǔn)卻不那么在意。數(shù)據(jù)分析,今天做得不準(zhǔn),明天再改是沒有用的。如果數(shù)據(jù)不穩(wěn)固,搶著做很多行業(yè),這是不靠譜的做法,指不定哪天砸了自己的牌子。
數(shù)據(jù)分析師為什么那么牛,因為他們不覺得數(shù)據(jù)分析是一個苦事,十幾個人在一個房子里把數(shù)據(jù)分析當(dāng)做一件很開心的事情來做,數(shù)據(jù)分析對于他們來說是在追求科學(xué)。
二.好的數(shù)據(jù)分析師需要一點天分,同時也需要高人點撥,一般人很難取得真經(jīng)。
這和信仰一樣,沒有師傅領(lǐng)進門,難度也會大很多?,F(xiàn)在許多數(shù)據(jù)分析師,只看數(shù)據(jù)就開口說問題,不深入去體會公司的商業(yè)形態(tài)。
韋思康說,數(shù)據(jù)是一種態(tài)度。做數(shù)據(jù)的人就是要全身心投入,好像一種信仰一樣,中間有許多路要走;而且,數(shù)據(jù)與商業(yè)密切相關(guān),不能局限在數(shù)據(jù)的死角里。做數(shù)據(jù)分析更要和商業(yè)實際合并思考。比如京東在分析數(shù)據(jù)時,慎重選擇了大數(shù)據(jù)魔鏡,對客戶需求、銷售額等數(shù)據(jù)做了詳細(xì)分析。在知道方法后,一旦有了認(rèn)真分析的信仰,就會事半功倍。
三.?dāng)?shù)據(jù)分析師感嘆落不了地,只能談數(shù)據(jù),而不懂商業(yè)。
如果不懂商業(yè),而單純看數(shù)據(jù),不僅很難有創(chuàng)意的思維,而且是沒有意義的對于一般的數(shù)據(jù)分析師來說,大部分人沒有系統(tǒng)思維,而且也只能看一部分?jǐn)?shù)據(jù),無法從大面兒上了解整個公司的運營數(shù)據(jù),這樣就令數(shù)據(jù)分析師難以形成全面的思考方式。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11