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菜鳥到支付寶數(shù)據(jù)分析專家
2016-05-25
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數(shù)據(jù)分析在電商領域的運用越來越廣泛，數(shù)據(jù)驅動運營和用戶管理帶來的效益也越來越大。

大家好，我是來自支付寶的Jerry，很高興有機會跟大家交流做數(shù)據(jù)分析的一點心得體會。


一、數(shù)據(jù)分析與分析數(shù)據(jù)


首先是數(shù)據(jù)分析與分析數(shù)據(jù)的差別。大家覺得分析是在數(shù)據(jù)之前還是之后?是否一定要有數(shù)據(jù)我們才能開始分析?其實分析更多是基于對業(yè)務的理解，而數(shù)據(jù)是用來驗證你的分析和判斷的。現(xiàn)在有一句話很流行”人人都是數(shù)據(jù)分析師“，就是因為只要我們能夠理解業(yè)務，即使沒有數(shù)據(jù)，也可以制定出分析思路。而假如你對業(yè)務的理解跟不上對方，那你只能淪為取數(shù)的工具，只能取數(shù)去驗證對方的分析思路是否正確。從而把自己從一個腦力勞動者變?yōu)轶w力勞動者。新入行的數(shù)據(jù)分析師特別容易掉進這種狀態(tài)。

理解業(yè)務的重要性不光體現(xiàn)在這里，對于任何業(yè)務的數(shù)據(jù)分析師，理解業(yè)務都是第一位的。比如有一些數(shù)據(jù)分析師剛到一個新公司，對業(yè)務有一個大概的了解，馬上就以巨大的熱情去探索這家新公司到底有哪些數(shù)據(jù)，每一張表，每一個字段的含義，可以做哪些分析，這樣扎在數(shù)據(jù)的海洋里可能一個月都出不來。這樣做會有很多弊端：

1、效率非常低，你很容易被數(shù)據(jù)表之間的各種關聯(lián)關系搞混亂。

2、你知道數(shù)倉有這個數(shù)據(jù)，但你不知道這個數(shù)據(jù)是怎么來的，你對數(shù)據(jù)的質量無法把握。

3、你只知道數(shù)倉里有這些數(shù)據(jù)，但你不知道數(shù)據(jù)倉原本還可以有其它數(shù)據(jù)，只是這些數(shù)據(jù)沒有被記錄和存儲下來而已，這一點尤其重要。

正確的做法到一家新公司后先花一到兩周的時間，去理解公司的業(yè)務和產(chǎn)品，尤其是自己負責的業(yè)務，要理解每一個環(huán)節(jié)和分支流程，在理解業(yè)務的過程中可以想該業(yè)務可以沉淀出哪些數(shù)據(jù)，反過來用數(shù)倉的數(shù)據(jù)去印證你的思考。如果發(fā)現(xiàn)有沒有想到的數(shù)據(jù)，那這部分就是你忽視的產(chǎn)品流程或分支，如果有你想到而數(shù)倉沒有的，那可能就是還沒有分析角度的或者記錄的。

理解了業(yè)務，也就理解了數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生的，你才能理解數(shù)據(jù)背后的含義、以及數(shù)據(jù)的準確度。我們在分析APP的時候，經(jīng)常需要統(tǒng)計頁面的UV、PV。你問技術要統(tǒng)計口徑時，可能服務端和前端都會給你一個口徑，并且兩套口徑的數(shù)據(jù)可能存在較大的差異，你拿著兩個口徑的數(shù)據(jù)可能就蒙圈了，不知道數(shù)據(jù)為什么會差很多，到底哪一個才是準確的。但假如你了解服務端和前端的數(shù)據(jù)采集機制，知道服務端記錄的是用戶要查看這個頁面的請求數(shù)據(jù)，前端埋點是加載資源完成渲染的數(shù)據(jù)，兩個數(shù)據(jù)之間的GAP很可能就是因為前端的性能問題導致頁面沒有渲染成功，此時你不但不會糾結哪個數(shù)據(jù)是準確的，而且馬上就可以把這個作為你的分析突破點，去分析前端是否存在性能問題。

當然，現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)品迭代都很快，人員流動也比較頻繁，一個上線才1年的產(chǎn)品，可能已經(jīng)換了好幾個PD和技術了，你要完整了解產(chǎn)品的各種流程會非常困難，因為PD和技術都不一定能夠了解所有的分支。但這個時候，作為數(shù)據(jù)分析師的優(yōu)勢就來了，你除了可以親自體驗產(chǎn)品流程外，還可以通過數(shù)據(jù)來印證你對產(chǎn)品的理解。一段時間下來，你會發(fā)現(xiàn)，你對產(chǎn)品的了解可能比產(chǎn)品經(jīng)理和技術還要深入，如果達到這個程度，我覺得你就具備成為一個優(yōu)秀的業(yè)務數(shù)據(jù)分析師的基礎了。

二、成為業(yè)務與數(shù)據(jù)的橋梁


我相信很多數(shù)據(jù)分析師都會有這樣的體驗，整理數(shù)據(jù)口徑實在是太費時間了。就如同數(shù)學建模，80%的工作在數(shù)據(jù)提取上面，數(shù)據(jù)分析工作的很大一部分工作量也是在數(shù)據(jù)口徑的整理上面，我們獲得的數(shù)據(jù)口徑可能來自產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)倉或者是技術，但通常最原始的口徑是由技術同學給出的，這時候有些數(shù)據(jù)分析師會收到什么口徑就用什么口徑來取數(shù)，也不做核對和驗證，但是仔細想一想，假如數(shù)據(jù)真的出錯了，對誰的影響比較大?很明顯是對數(shù)據(jù)分析師的影響比較大，因為數(shù)據(jù)準確性是數(shù)據(jù)分析師的生命線，數(shù)據(jù)出錯會影響別人對你的不信任，你會需要花好幾倍的時間和精力去獲取別人的信任。作為數(shù)據(jù)分析師，我們應該對數(shù)據(jù)準確性負責到底。

我們可能都碰到過這種情況，產(chǎn)品說我提了埋點需求，技術說所有的埋點我都做了，數(shù)倉說我把數(shù)據(jù)都同步了，但聽完所有人的話，你發(fā)現(xiàn)你還是不知道怎么去取數(shù)據(jù)。原因就在于每個人都在講自己的工作，不了解別人的工作模式，也不知道他們的工作在數(shù)據(jù)上的影響。這就需要一個人作為橋梁，他能了解產(chǎn)品、技術、數(shù)倉的工作模式，把溝通拉回同一個頻道，而最后你會發(fā)現(xiàn)只有分析師才最適合這個角色。優(yōu)秀的分析師不光要懂數(shù)據(jù)，還要懂業(yè)務，還要懂技術。



三、打造業(yè)務分析體系


什么是指標體系和業(yè)務分析體系?

指標體系的建設步驟通常是：確定業(yè)務目標、分解指標、確定每個指標的數(shù)據(jù)口徑、搭建成一個完整的體系。業(yè)務分析體系包含探索分析、日常監(jiān)控、異動排查、優(yōu)化產(chǎn)品4大塊。

兩者的差別在于指標體系只是數(shù)據(jù)分析師提供給業(yè)務方的一個工具，而業(yè)務分析體系是一個以數(shù)據(jù)為基礎，集日常監(jiān)控、異動排查、優(yōu)化產(chǎn)品為一體的能夠自我良性循環(huán)的體系。業(yè)務分析體系的主要特征是：以數(shù)據(jù)為基礎，以改進產(chǎn)品和業(yè)務流程為目標。業(yè)務分析體系是一個體系而非系統(tǒng)，并非每個環(huán)節(jié)都要有產(chǎn)品。

如何打造業(yè)務分析體系?

1、要以產(chǎn)品經(jīng)理的思維去打造，明確優(yōu)先級，以快速迭代的方式更新業(yè)務分析體系，同時需要多方面的配合和主動推進。

2、給其他人提需求，而不是等別人給你提需求。給別人提需求可以控制工作節(jié)奏、化被動為主動、加強對業(yè)務的思考、思考長遠目標。通常需求對象包括：一是給你提需求的人;二是產(chǎn)品、技術、數(shù)倉。

3、業(yè)務分析體系是長期的目標，數(shù)據(jù)分析師要將產(chǎn)品優(yōu)化、業(yè)務優(yōu)化納入我們自己的工作范圍內(nèi)，就像業(yè)務催你要數(shù)據(jù)一樣，去催產(chǎn)品和技術，結合我們的建議，去做產(chǎn)品的優(yōu)化、改造和效果跟蹤。


Q：傳統(tǒng)企業(yè)如何做數(shù)據(jù)分析?

A：不管傳統(tǒng)還是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，如果要做數(shù)據(jù)分析，就應該先了解業(yè)務流程，分析當前業(yè)務流程中存在哪些痛點，初期多和各個部門業(yè)務人員訪談來幫助你了解業(yè)務和發(fā)現(xiàn)痛點。

假如你是一家生產(chǎn)型性企業(yè)，可以從人員安排，物料運轉，產(chǎn)品的合格率，庫存的擠壓，周轉周期方面著手，分析是否存在人員的優(yōu)化、減少成本、提高效率的空間。如果你還有一定的行業(yè)相關知識，也可以從行業(yè)的大環(huán)境出發(fā)，預測行業(yè)環(huán)境的變化對公司潛在的影響，從而在戰(zhàn)略層面給公司提供建議。

Q：請問真正的數(shù)據(jù)分析是什么樣子?最近在自學python數(shù)據(jù)分析，然后學了一點統(tǒng)計學，一點python，但是不知道實際工作中究竟如何來用python數(shù)據(jù)分析的。

A：從數(shù)據(jù)分析的角度，最適合的工具就是sql+底層的數(shù)倉，也可以是mysql一些開源的軟件，python和Java里的數(shù)據(jù)分析更適合于在算法團隊，就是做一些在線的模型算法和推介。

Q：常用的數(shù)據(jù)分析工具方法有哪些?做數(shù)據(jù)分析工作快2年了，發(fā)現(xiàn)我經(jīng)常用到的分析工具竟然是excel，最多做的統(tǒng)計還是描述性統(tǒng)計。偶爾會用到關聯(lián)分析和一些檢驗驗證，但是也僅限于偶爾，但是又因不是統(tǒng)計學科班出生，在做分析時底氣不足，所以想問問老師在數(shù)據(jù)分析時方法有哪些?我該如何得出結論?

A：這是新手數(shù)據(jù)分析師的常見問題，就是不知道結論的正確標準是什么。在企業(yè)中即使你拿出統(tǒng)計學中通過顯著性檢驗的結論去跟業(yè)務部門溝通，他們也不知道你在說什么。其實在數(shù)據(jù)分析領域，我們更看重的數(shù)據(jù)分析師的商業(yè)嗅覺和邏輯思維能力，表現(xiàn)出來就是對數(shù)據(jù)的解讀能力，同樣的數(shù)據(jù)在不同的數(shù)據(jù)分析師眼里給出的建議是不一樣的。對我來講一個有價值的結論標準需要具備兩點：一是商業(yè)邏輯準確，二是結論具備可操作性。

作者介紹：支付寶數(shù)據(jù)分析專家，專注于數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)應用，目前專注于會員數(shù)據(jù)化運營與會員數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

專注領域：數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)應用


來源 | 中國統(tǒng)計網(wǎng)

原文鏈接：http://www.i#cn/cms/article/articledetails?articleid=2123




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