
常見的幾種“分析”概念
在業(yè)務(wù)實踐中,有很多“分析”概念會讓大家感到疑惑,從而直接影響從業(yè)者的職業(yè)規(guī)劃,其包括職業(yè)定位、發(fā)展路線等。因此有必要將幾種最常見的“分析”概念進行介紹,為大家今后的職業(yè)定位和發(fā)展提供幫助。
1.數(shù)據(jù)統(tǒng)計
數(shù)據(jù)統(tǒng)計是對最初級的數(shù)據(jù)從業(yè)者的定位,其含義如其字面意思——統(tǒng)計,具體工作是從海量數(shù)據(jù)中進行數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)匯總和基本輸出工作。數(shù)據(jù)統(tǒng)計是所有公司必不可少的工作內(nèi)容,由于該工作不需要具有太高的技術(shù)含量,因此其替代性非常強,通常該工作會通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品自動化來實現(xiàn)。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計要求從業(yè)者具有良好的數(shù)據(jù)提取和處理能力,核心需求能力是能熟練掌握SQL的使用技能及Excel的使用技能,這是從業(yè)者職業(yè)發(fā)展的開始。
統(tǒng)計類工作的定位一般是初級分析師或數(shù)據(jù)分析員。我們常見的統(tǒng)計工作如日報、周報、月報、季報、年報等,直接陳列數(shù)據(jù)、報表等類型的報告皆屬于此類工作的典型內(nèi)容。
2.數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是在數(shù)據(jù)統(tǒng)計基礎(chǔ)上的必要延伸,也是數(shù)據(jù)從業(yè)者的必經(jīng)階段。數(shù)據(jù)分析的基本流程通常包括需求收集、需求處理、需求評估、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn),除了基本流程外,通常還會包括業(yè)務(wù)溝通、業(yè)務(wù)優(yōu)化等過程。數(shù)據(jù)分析的需求常見于大中型公司,小型公司的分析類需求較少,更多的是側(cè)重于統(tǒng)計需求。
數(shù)據(jù)分析對從業(yè)者的要求較數(shù)據(jù)統(tǒng)計高,需要從業(yè)者具備良好的數(shù)據(jù)處理和分析能力,同時由于數(shù)據(jù)要符合落地性的需求,要求從業(yè)者需要具備基本的業(yè)務(wù)常識和經(jīng)驗,以保證數(shù)據(jù)分析的結(jié)果有用、可用、易用,進而推動業(yè)務(wù)人員理解數(shù)據(jù)、分析業(yè)務(wù)、優(yōu)化業(yè)務(wù)。
分析類工作根據(jù)從業(yè)者的層次不同,通常會分為中級分析師、高級分析師、首席分析師等,不同公司對分析師的級別定義不同,但作為中高級分析師,其關(guān)注點不僅是數(shù)據(jù)本身,而是更側(cè)重于從數(shù)據(jù)中挖掘價值、發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù),進而優(yōu)化其可優(yōu)化的節(jié)點。常見的分析類工作包括專項類分析、市場類分析、項目類分析等。
數(shù)據(jù)挖掘嚴格意義上屬于數(shù)據(jù)分析的一部分,但由于其獨特的技術(shù)技能要求及應(yīng)用領(lǐng)域,已經(jīng)從數(shù)據(jù)分析中脫離出來形成單獨的數(shù)據(jù)職業(yè)。數(shù)據(jù)挖掘是指從海量的數(shù)據(jù)中挖掘其隱含的、潛在的數(shù)據(jù)價值的過程,側(cè)重點是針對未知知識的探索。
數(shù)據(jù)挖掘要求從業(yè)者在人工智能、機器學(xué)習(xí)等挖掘技術(shù)中至少掌握一門數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),并且需要特定程序和語言進行輸出,展示層面需要具有一定的可視化技術(shù)來解釋挖掘結(jié)果和價值,因此具有較高的數(shù)據(jù)從業(yè)要求。
數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者的公司定位,根據(jù)面向?qū)ο蟮牟煌煞譃橐韵聝煞N。
業(yè)務(wù)類數(shù)據(jù)挖掘工程師:其側(cè)重點是運用數(shù)據(jù)挖掘算法為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)分析和挖掘價值點,直接優(yōu)化業(yè)務(wù)運作。
技術(shù)類數(shù)據(jù)挖掘工程師:其側(cè)重點是通過數(shù)據(jù)挖掘算法的優(yōu)化和改進,為數(shù)據(jù)產(chǎn)品如DSP、RTB、個性化推薦等提供算法支持,是整個數(shù)據(jù)產(chǎn)品的重要環(huán)節(jié)。
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