
職場,就像是修羅場,有的人經歷飛速成長階段一步一步走向人生巔峰,也有的人迷茫在自己職場的方向,無法自拔。當然,職場上沒有人不希望升職加薪,獲得更多的晉升空間。
疫情期間,大多數白領都經歷了一些“職場灰暗時刻”。裁員降薪一度成為較普遍的現象,年長白領的工作機會在變少,年輕白領的工資縮水。面對不確定的大環(huán)境,唯一的確定因素就是自身職場競爭力。由此可見,一個人如果想混的開,關鍵在于他能給企業(yè)帶來什么樣的價值。
如今,我們生活在數字化的浪潮下,在各行各業(yè)的發(fā)展中,數字化轉型都是繞不開的話題。
企業(yè)在發(fā)展過程中會遇到大量的數據,它是數字化轉型的基礎,數據找不到、看不懂、不準確、不及時,都會成為企業(yè)數字化轉型路上的重大阻礙,這個時候就需要用到數據分析師。
數據分析不是簡單的“分析數據”,它是一種解決問題的方法,一個解決問題的過程,甚至可以認為是一種方法觀。作為一名數據分析工作者,這里所說的數據分析是一個相對狹義的概念,如果沒有合理的執(zhí)行體系和標準化的工作流程,就會形成表面化的錯誤,從而影響到工作效率,更重要的是影響最終的分析結論,都說“按流程辦事”,數據分析也不例外。
1、明確目的
用數據說話,從數據分析的角度解決問題,用數據支持結論。從監(jiān)測角度來說,業(yè)務問題一般以兩種方式出現,第一種是在長期監(jiān)測中發(fā)現某一環(huán)節(jié)運行異常,另外一種是在開展業(yè)務任務時即時遇到阻礙,不管怎么樣,問題擺在面前需要解決。
在開始數據分析之前,必須明確要分析什么,要解決什么問題,一項數據分析,不是一蹴而就,需要過程,如果不能做到有的放矢,多半會導致分析方向發(fā)生偏移,盲目無序的開頭將導致后續(xù)的工作白白浪費。發(fā)生了什么?為什么要這樣做?要得到什么?如何得到?等等這些問題需要在分析之前弄清楚,只有先明確了目的,對數據分析的主要內容有針對的了解,才能作出合理有效的解決方案。
2、獲取數據
按照數據分析的目的、具體內容,收集所需數據,此時最重要的是保證獲取數據的真實可靠性。這些數據源就像蓋房子打地基,沒有這個基礎,不管采用多么高級的分析方法都是白費力氣?!癵arbage in,garbage out”。另外,不要過于期望一口氣將所有數據都采集全,在預處理和數據分析階段你可能會發(fā)現還缺少某一部分數據源,這是反饋調節(jié)的過程,需要耗費大量的時間反復甄別。
3、預處理
現在存儲于后臺的數據太多了,以前做項目擔心沒有真實可靠的數據,現在這個問題沒有那么復雜,但數據太多卻引發(fā)了其他問題。辛苦采集到的數據口徑不一致,存儲格式不同,不符合數據分析要求還有待派生新的變量,這些過程看似簡單卻非常有必要!
僅僅預處理以上這些問題還不夠,當數據分析方法復雜時,我們還需對采集的數據進行篩選構成小的數據集,對于數據集中變量的分布、缺少、描述統計指標進行一定程度的分析??梢哉f,獲取數據+預處理將耗費整個執(zhí)行過程的大部分時間,很繁瑣,但非常的重要。
4、數據分析
在這個階段建議采用簡單有效的分析方法,切記不要“為了分析而分析”。數據分析方法有很多種,不一定越是高級的方法就越有效。數據分析的工具也一樣,能用Excel就不用SPSS,選擇合理得當高效的方法和工具,只要能解決問題即可。如果你很自信,可以合理選擇有效駕馭,那選用一些高級的方法和工具對提高整個數據分析過程的共識性、專業(yè)性、精確性都有非常之大的幫助。
和前兩個環(huán)節(jié)一樣,這個過程也是費力不討好的,而且伴有枯燥、沮喪、焦慮等心態(tài),不斷調整自己的心態(tài)也是這三個階段的重點和關鍵。
5、提交報告
做一個數據分析的項目,不能不下結論!
雷聲大,雨點小的事情,作為數據分析師千萬要避免發(fā)生。提交數據分析報告,提出解決問題的方案或建議,對業(yè)務問題進行及時處理,養(yǎng)成這個良好的習慣。數據分析報告采用PPT格式、Word格式都可以,做到結構合理、結論堅定,圖文并茂。
這個階段切記不要搞得太花哨,語氣低調不要太夸張,有自己的結論,有自己的觀點,能有效解決問題,并針對類似問題進行監(jiān)控,防止再次發(fā)生。
按流程辦事的好處就在于各環(huán)節(jié)的不斷反饋,出現偏差時返回到各個環(huán)節(jié)進行審核優(yōu)化,突出解決問題的主線,總之一句話,數據分析不是兒戲,需要一個相對標準化的流程來遵循。
目前數據分析幾乎覆蓋了所有的行業(yè),互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫(yī)療、旅游等,涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、咨詢、投資、研發(fā)等。
這是在某招聘網站截取的數據分析師就業(yè)薪資,可以看到擁有一年工作經驗的數據分析師薪資就可以達到10K以上。
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