大數(shù)據(jù)時(shí)代，你的角色是什么

大數(shù)據(jù)時(shí)代，不懂點(diǎn)數(shù)據(jù)分析都不好意思告訴別人你混互聯(lián)網(wǎng)、混大都市的，在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，我把市場(chǎng)上的分析師分為幾類

一、數(shù)據(jù)變現(xiàn)者

這類人一直在公司從事這業(yè)務(wù)分析的角色，他們一直在嘗試用數(shù)據(jù)去改變業(yè)務(wù)決策的流程變更和機(jī)遇，驅(qū)動(dòng)這企業(yè)的北極星指標(biāo)，更多做的事情是對(duì)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的輸出而不是簡(jiǎn)單的輸入，他們要考慮目前的現(xiàn)狀、改變的機(jī)會(huì)、未來的方法，所以數(shù)據(jù)只是讓他們的思維更加嚴(yán)謹(jǐn)，更有穿透力，簡(jiǎn)單的就是ABtest、用戶增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)模型、用戶生命周期管理方案、營(yíng)銷分析模型等，一直在實(shí)戰(zhàn)中去挑戰(zhàn)自己對(duì)數(shù)據(jù)分析的看法和認(rèn)識(shí)，也未必完全依賴數(shù)據(jù)，工作的環(huán)境很容易讓數(shù)據(jù)+行動(dòng)變成閉環(huán)，從而不斷是積累洞察力

更多的思考集中在：

1、市場(chǎng)推廣費(fèi)用如何能在有限的資源做到最大化的ROI

2、用戶的發(fā)展趨勢(shì)和質(zhì)量存在什么問題？結(jié)構(gòu)如何？如何增活躍，防流失

3、提高轉(zhuǎn)化的方式是什么？口碑的形成主要驅(qū)動(dòng)因素是什么？

4、現(xiàn)階段我們的組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)的融合度該如何調(diào)整？

5、整體市場(chǎng)環(huán)境如何？我們的地位穩(wěn)健嗎？還有沒有新的發(fā)展機(jī)會(huì)

等等，記住他們的輸出不是一份報(bào)告那么簡(jiǎn)單，而是整個(gè)商業(yè)問題的輸入

工具對(duì)他們來講已不是核心，常用的就兩種Excel+PPT，地位不高，自己學(xué)點(diǎn)SQL

二、提數(shù)機(jī)器人

他們一直都被別人牽著走，可能是高級(jí)數(shù)據(jù)分析師、也可能是業(yè)務(wù)部門，也可能是甲方，別人要什么，我做什么，當(dāng)然經(jīng)常出現(xiàn)的問題就是要非所答，甚至是被推倒，重來，所以他們不得已要去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫知識(shí)，知道了土壤很肥沃才能明白要種什么植物，收成是什么？許多時(shí)候他們什么都要去學(xué)習(xí)，身懷各種絕技，沒辦法，你不去掌握，每天的需求是無限增長(zhǎng)，你不熟練、不找對(duì)應(yīng)的高效工具，非搞死自己不可，市場(chǎng)上80%的數(shù)據(jù)分析師都是這類人，凡是市場(chǎng)上見到的技術(shù)、算法基本都學(xué)了一篇

三、技術(shù)研究者

在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)還沒火的時(shí)候，有一個(gè)崗位一直做技術(shù)類的研究，那就是數(shù)據(jù)挖掘，整天每日每夜的折騰各種數(shù)據(jù)分析模型，甚至把模型開始的變量無限的去增加，以前20個(gè)變量做出來的模型可能效果是最好的，最后在自己手上把變量增加到成千上萬，做的自己都找不到東南西北了，沒辦法，從數(shù)據(jù)科學(xué)的角度來講，變量越多，考慮的越全面，數(shù)據(jù)量越大做出來的模型越精確，然而仍然會(huì)出現(xiàn)你在某電商網(wǎng)站買個(gè)鐵鍋，他會(huì)在下面再推薦你買個(gè)綱鍋.....

有些事情不是純算法能夠解決的，人與人的不同造成了場(chǎng)景和流程也是截然不同的

現(xiàn)在人工智能火了，許多人一頭撲向AI領(lǐng)域，為啥？人家都是年薪100萬的，至少都50w起，誰不心動(dòng)？可是仔細(xì)想想，這條路到底適不適合自己，畢竟每個(gè)行業(yè)都有一些“異常值”，而且是少數(shù)，且不要斷章取義、局部去看這個(gè)行業(yè)的發(fā)展，那樣其實(shí)你無形中讓自己的競(jìng)爭(zhēng)力再削弱，一波浪過去，總有很多裸泳的，自信的游泳健將

四、各類神仙

到處站在講臺(tái)上忽悠大數(shù)據(jù)的價(jià)值和未來，他們甚至連一個(gè)很小很小的項(xiàng)目經(jīng)歷都沒有，沒辦法，他們能洞察市場(chǎng)、洞察客戶的痛點(diǎn)，用別人的知識(shí)、自己的認(rèn)識(shí)包裝自己，他們更多數(shù)據(jù)的是數(shù)據(jù)價(jià)值未來的暢想、完美的數(shù)據(jù)平臺(tái)建構(gòu)。從來不考慮數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)準(zhǔn)的問題，畢竟這些在他們看來太LOW

在這樣的環(huán)境和分類下，我們?cè)撊绾胃咝W(xué)習(xí)？

那么不管你未來或者現(xiàn)在是那類分析師，都要保持一個(gè)常態(tài)心去學(xué)習(xí)，在這個(gè)行業(yè)走的越深，你才會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師最后已經(jīng)不是簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)的加工者、PPT的匯報(bào)者、成果的宣講者，而是一個(gè)多知識(shí)領(lǐng)域的布道者，你在在不斷去嘗試將管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、行為學(xué)等與數(shù)據(jù)分析相融合去看待一個(gè)商業(yè)的sense，從而慢慢形成做事、決策時(shí)候的邏輯和結(jié)構(gòu)化思維，比如如何在整個(gè)業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)關(guān)鍵的啟明星指標(biāo)或者北極星指標(biāo)

圖來自：秦璐文章

要走的更遠(yuǎn)，首先，要先建立自己的思維能力，對(duì)數(shù)據(jù)分析的認(rèn)識(shí)，而不是上來就學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的各類工具

比如我們的報(bào)告中會(huì)有很多的指標(biāo)，許多人在寫發(fā)現(xiàn)什么的時(shí)候總是，說用戶數(shù)增加了多少，增長(zhǎng)幾個(gè)點(diǎn)，市場(chǎng)費(fèi)用多少，ROI環(huán)比下降幾個(gè)點(diǎn)，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比，我們的優(yōu)勢(shì)指標(biāo)體現(xiàn)在？不足之處等，其實(shí)站在高層的角度你是將圖表反饋的信息“念”出來了，聰明的分析師會(huì)這么干？

從規(guī)模效應(yīng)來看，我們用戶量、GMV、排名如何？

從盈利來講，GMV表現(xiàn)如何，市場(chǎng)費(fèi)用支出、ROI達(dá)到的成效是什么樣子

從資源優(yōu)化來說.....

這些讓老板看著你還有點(diǎn)自己的知識(shí)體系，能夠?qū)l(fā)現(xiàn)的問題懂得去歸類，去思考什么是規(guī)模指標(biāo)、什么是盈利指標(biāo)、什么是資源優(yōu)化關(guān)注

其實(shí)還不夠，還是沒有告訴領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了那些洞察

舉個(gè)栗子：用戶量增加，活躍用戶下降，GMV增加、市場(chǎng)費(fèi)用也增加，那這些指標(biāo)之間到底出現(xiàn)什么問題，應(yīng)該用什么方案能解決這個(gè)問題？誰來解決？黑鍋總要有人去背？

分析完以后一定要梳理出好與壞，好與好之間的關(guān)系，再從幾個(gè)方面去描述，你會(huì)發(fā)現(xiàn)你的思路和出發(fā)點(diǎn)是不一樣的，老板就喜歡色香味俱全的菜品

其次，在上面的深度思考和分析下，才是什么樣的工具解決什么樣的數(shù)據(jù)難題，比如公司有數(shù)據(jù)庫，每次都要去提交申請(qǐng)才有可能拿到數(shù)據(jù)，等數(shù)據(jù)來了，其實(shí)你當(dāng)時(shí)的許多思考已消失了一部分，那能不能有一天你走到你們老大面前，說我也會(huì)數(shù)據(jù)庫，也會(huì)SQL語法，可以自己慢慢去提取想要的數(shù)據(jù)，你對(duì)底層越了解，采集和存儲(chǔ)的體系越清晰，你在部門的競(jìng)爭(zhēng)力才越強(qiáng)，因?yàn)槟隳塥?dú)當(dāng)一面，所以后面的升職加薪水到渠成

學(xué)習(xí)一門技術(shù)之前，你應(yīng)該知道，你想要達(dá)成的目標(biāo)是什么樣的，也就是說，你想通過這門技術(shù)來解決哪些問題，應(yīng)用在哪些行業(yè)，哪些業(yè)務(wù)場(chǎng)景下。只有這一點(diǎn)想通了，你的數(shù)據(jù)分析之路的學(xué)習(xí)才是高效的、有目的的、有意義的。

再比如有一天程序員給你發(fā)來一個(gè)20G文件的時(shí)候，你一臉懵逼（因?yàn)槟闫綍r(shí)可能處理的只有excel+access的幾千萬行），而面對(duì)20g文件的時(shí)候袖手無策，還怕影響項(xiàng)目進(jìn)度，本月考核出現(xiàn)在黑名單，在職場(chǎng)有時(shí)候是自私的，自己動(dòng)手豐衣足食，你經(jīng)歷的越多，你以后的坑會(huì)越少，所以他們逼著你去學(xué)python+hadoop+spark這些，當(dāng)有一天領(lǐng)導(dǎo)讓你做述職報(bào)告時(shí)，你一直做的是人機(jī)交互，連一個(gè)像樣的PPT都梳理不出來，如何給領(lǐng)導(dǎo)驚喜？

我從工具的層面去梳理要學(xué)習(xí)那些工具？這些工具足夠解決掉你商業(yè)或者工作上99%的問題

所以學(xué)工具有時(shí)候是逼出來的，畢竟工欲善其事必先利其器

當(dāng)然我們也要根據(jù)自己的處境去選擇，過早的學(xué)習(xí)，到真正用的時(shí)候你依舊會(huì)忘記，到臨時(shí)需要時(shí)你卻一臉懵逼，一定要找一個(gè)自己適合的工具死磕到底，別的工具只需要掌握，天下套路那么多，你總要有自己的套路，也有很多穩(wěn)固的方式

1、找一些競(jìng)賽的數(shù)據(jù)，自己沒事折騰一下

2、多去看看相關(guān)的論壇，有事沒事回答一下，溜溜自己的知識(shí)

3、找一些圈友寫一些自己操作的實(shí)錄或者自己的網(wǎng)站等，讓知識(shí)沉淀

最后，所有的學(xué)習(xí)都是態(tài)度問題，不能著急，我們只有在好的體系、好的課程質(zhì)量體系下，自己才能在有效的時(shí)間成長(zhǎng)的更快，有時(shí)候也是當(dāng)局者迷，要嘗試和身邊的人或者同行去分享一些自己的認(rèn)識(shí)，往往武俠小說里面，速練成的武功往往對(duì)自己以后傷害更大，反而擁有一本武林秘籍，能讓自己成就大夢(mèng)，大家都知道一個(gè)道理：

一份數(shù)據(jù)給不同的人做出來的肯定是不一樣的，因?yàn)闆]有分析的目標(biāo)

一個(gè)明確的需求給做出來的肯定有一個(gè)是最好的，因?yàn)樗寄闼?，想你非?

幾點(diǎn)建議：

1、多看看知乎上的深度交流，為你所用

2、多關(guān)注行業(yè)的變動(dòng)，沒事去各大招聘網(wǎng)站看看需求的變化

3、少看點(diǎn)新聞，它不能讓你加薪升職，哈哈~~~

4、圈友們彼此之間多多交流，你的觀點(diǎn)只有和別人發(fā)生博弈時(shí)，你才有深思

5、多看一些跨學(xué)科的書籍，跨行業(yè)的報(bào)告，讓知識(shí)體系豐富起來，那樣你才有體系化思考的資本

6、堅(jiān)持每天寫點(diǎn)什么，日積月累你才有出眾的根基，所以文科生學(xué)數(shù)據(jù)分析成長(zhǎng)要比理科生高很多，他們善于表達(dá)撰寫

7、選擇那些有一線實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)講師的課程，他們才能讓你少走彎路，少采坑