
作者 | 寶器
來源 | 表哥有話講
在做數(shù)據(jù)分析的過程中,經(jīng)常會想:數(shù)據(jù)分析到底是什么,為什么要做數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)分析到底該怎么做?對于這些問題,今天小編從簡易角度出發(fā),好好給大家普及一下,數(shù)據(jù)分析那些事兒。
一、數(shù)據(jù)分析概述
數(shù)據(jù)分析指用適當?shù)?a href='/map/tongjifenxi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>統(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析,將它們加以匯總和理解并消化,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。
二、確定分析目的和思路
主要講數(shù)據(jù)分析的方法論,如何利用管理學(xué)、營銷學(xué)等知識從宏觀上指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析的過程,為的是明確分析的目的和思路,以免南轅北轍,分析了很久卻不能解決要面臨的問題。
其中PEST用于對行業(yè)的宏觀環(huán)境分析,5W2H可以用于用戶的行為、業(yè)務(wù)問題分析、邏輯樹可以將某業(yè)務(wù)問題拆分為子問題進行專題分析、4P是一種營銷理論,用來信進行公司產(chǎn)品的運營情況分析、用戶行為分析可以用來分析各級指標之間的邏輯關(guān)系。
三、如何準備數(shù)據(jù)
“巧婦難為無米之炊”。數(shù)據(jù)就好比諺語中的米。做為數(shù)據(jù)分析師更是應(yīng)該知道“米”的兩個方面。第一:“米的構(gòu)造”「理解數(shù)據(jù)」,第二“米”從哪里「數(shù)據(jù)來源」。
四、數(shù)據(jù)預(yù)處理
在做數(shù)據(jù)分析之前需要將數(shù)據(jù)清洗、加工、轉(zhuǎn)換等一些步驟以使得數(shù)據(jù)成為可以用于建模分析的規(guī)整數(shù)據(jù)。
五、數(shù)據(jù)分析方法(微觀)
當完成數(shù)據(jù)的處理之后,現(xiàn)在需要真正的從細節(jié)上對數(shù)據(jù)進行分析,并且在微觀上也有一套比較固定的數(shù)據(jù)分析方法可供參考使用。
六、可視化圖表及美化
當數(shù)據(jù)分析的工作完成之后,需要對分析結(jié)果進行可視化展示及美化。
表6-1 如何選擇圖表
七、數(shù)據(jù)分析報告
數(shù)據(jù)分析報告是對整個數(shù)據(jù)分析過程的一個總結(jié)和呈現(xiàn)。通過報告,把數(shù)據(jù)分析的起因、過程、及結(jié)果完整的展現(xiàn)出來、提供給決策者參考。
入門數(shù)據(jù)分析并不難,但想成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師并不容易。首先要過硬的數(shù)據(jù)技能,其次要有敏銳的商業(yè)嗅覺,再次是流暢的溝通和表達能力,最后不斷地實踐這些能力,在實戰(zhàn)中應(yīng)對商業(yè)的變化,提升分析能力,從而發(fā)揮在業(yè)務(wù)端的價值,甚至產(chǎn)生你的影響(make business impact)。
關(guān)于“數(shù)據(jù)分析”(Data Analyst)這一職位,通常一定規(guī)模的外企和國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)、IT、金融等行業(yè)會設(shè)有專門的數(shù)據(jù)分析崗位,也有著不錯的發(fā)展路徑。而在一個公司里面,數(shù)據(jù)分析師可以存在于不同的部門,銷售支持,財務(wù),市場研究,R&D等等。但每個部門的側(cè)重點也是不一樣的,我原來在銷售支持部門,雖說是數(shù)據(jù)分析,但理解業(yè)務(wù),與銷售端交流是很重要的。但如果是在R&D,技能上的編程要求,對架構(gòu)的理解可能更重要。
數(shù)據(jù)分析最擅長的工具一定包括Excel,通常好的數(shù)據(jù)分析師一定是一個非常非常專業(yè)的Excel使用者,這其中包括了對Excel常用公式和功能的理解及使用(數(shù)據(jù)透視表,各種圖表等)。其實掌握Excel基本功能也是很多其他崗位(Marketing,F(xiàn)inance等職位)的必須。作為一款數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)工具,市面上有太多的Excel教程。我個人的建議,可以從一本書+視頻教程+自我練習(xí)的方法來入門或者進階。
Excel更進階的另一個大技能是VBA,它是以Visual Basic為基礎(chǔ)的編程語言。但,掌握或者使用并不需要太強的編程背景。這也是為什么知乎上很多用戶推薦用VBA作為高階Excel的技能。VBA用的好可以玩轉(zhuǎn)各大金融投行,咨詢公司的數(shù)據(jù)處理自動化,報表批量產(chǎn)出等。VBA的優(yōu)勢是跟Excel的無縫銜接,能夠用簡單的編程實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化,或者金融模型實現(xiàn),預(yù)測分析。即使在今天Python、R非?;馃岬?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,仍然有不少公司選擇使用VBA。
另一大數(shù)據(jù)技能就是SQL, SQL和Excel已經(jīng)成為這一崗位在發(fā)布職位時的標配了。SQL是結(jié)構(gòu)化查詢語言,對接的是后臺較大較系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)庫。它的優(yōu)勢是基于不同邏輯的數(shù)據(jù)抓取會很方便和有效率。基本的語法其實并不難,會使用join table、sub query,
case when、rank這些功能其實不是太難,難點在于通過不同的練習(xí),訓(xùn)練出一個良好的邏輯思考能力。簡言之,就是知道什么商業(yè)需求可以實現(xiàn),哪些需求需要更久的時間。此外,對業(yè)務(wù)的理解也至關(guān)重要,千萬不要小看這個簡單的數(shù)據(jù)抓取,好的SQL實現(xiàn)者一定是對業(yè)務(wù)理解透徹,事半功倍的。
如果致力于從事數(shù)據(jù)分析工作,那除了掌握Excel, VBA,SQL之外,還需緊跟趨勢,學(xué)習(xí)最新技能,但同時也得夯實基礎(chǔ)。記得我2011年本科畢業(yè)的時候,跟現(xiàn)在2018年同樣一個數(shù)據(jù)分析職位的JD是完全不一樣的。而且公司或者業(yè)務(wù)層面對數(shù)據(jù)分析的重視程度也不一樣。建議要不斷更新自己的技能儲備,至少了解現(xiàn)在在發(fā)生著什么,什么是基礎(chǔ),什么是進階。這里更想強調(diào)一下對數(shù)據(jù)和商業(yè)的理解。一般三年以內(nèi)可能還是在磨練技術(shù),過了三年就開始思考更深一層的東西,就是在有了“術(shù)”的基礎(chǔ)上,往“道”的方向思考。
理解數(shù)據(jù)并非易事,至少需要幾年經(jīng)驗的。通常在掌握了基本技能并且熟練使用的基礎(chǔ)上,加上累積的商業(yè)實踐,一般來講都會產(chǎn)生一種數(shù)據(jù)直覺。具體體現(xiàn)在:第一:當遇到一個數(shù)據(jù)需求會先分析,而不是上手就做,因為有時候需求并不合理。第二:會評估不同數(shù)據(jù)項目的時間進度和反饋頻率,新手很容易不溝通,很苦逼地做了很長時間之后發(fā)現(xiàn)結(jié)果不是用戶想要的。第三:當出現(xiàn)不合理的數(shù)據(jù)時第一時間能夠反應(yīng)過來并調(diào)整。如果能做到這幾點,效率會大大增加。
職業(yè)選擇
1,堅持數(shù)據(jù)分析師,當然這個title是可以變化的,但工作內(nèi)容本身還是一脈相承的。比如我現(xiàn)在是在Finance部門下面的Business
Finance做Finance Analyst,但我們team有專業(yè)的CFA分析師,F(xiàn)P&A分析師,我就是做Data
Analysis。
2, 轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)科學(xué)家(Data Scientist),需要惡補統(tǒng)計學(xué),Python和R,還有不斷地應(yīng)用到商業(yè)實踐。
3, 商業(yè)分析經(jīng)理 (BA Analytics Manager),該職位商業(yè)性強,溝通強,懂技術(shù)但不用去做基層的“苦力”工作,并且能夠找到得力的下屬做事。
4, 數(shù)據(jù)工程師(Data Engineer),比較后端的職位,技術(shù)性強,對架構(gòu),數(shù)據(jù)底層的了解更深,我的理解是比較適合理工科出身,不太希望與業(yè)務(wù)端打交道,代碼邏輯很強的童鞋。
5,咨詢師(Consultant),此職位更偏重商業(yè)分析能力+溝通能力+表達能力,這個對于硬性的技術(shù)要求不高,但軟性特別高。但好的咨詢公司待遇相當棒,招人的條件也是很高,名校背景,很高的GPA成績,自信表達能力,精準溝通等等,總之非常不容易。不過一般有一個咨詢團隊,有前段后端之分,后端(支持段)偏技術(shù)分析,前段偏表達溝通。這個職位的跨度就比較大,但是我還是鼓勵各種可能性的發(fā)生。要敢想。當然還有其他很多職位,比如數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)可視化工程師,產(chǎn)品或策略分析等等,各自有側(cè)重。
職場效率及注意點
技術(shù)永遠只是手段。產(chǎn)生價值才是王道。這里面涉及到諸多的能力需要不斷磨練,比如意志力,溝通能力,演講能力,好奇心,創(chuàng)造力,影響力等等。這些都是能不斷塑造一個好的數(shù)據(jù)分析師的重要素質(zhì)。要去make the change and influence,不只停留在數(shù)字展示。
好的身體會使你擁有更多能量。職場里面那些充滿能量,對新鮮項目感興趣,滔滔不絕做presentation的人通常都是有著很好的生活習(xí)慣,處理事情很快,吸收知識很快,愿意學(xué)習(xí)了解新事物,堅持鍛煉的人。這個法則適用于大多職場。拼到后面其實是持久的耐力,就是不松懈,堅持對的事情。
別鉆牛角尖,要靈活。如果一種方法試了好久都不行,停下來,問一問,試一試別的,可能會有新的出路。職場不是一個學(xué)術(shù)的地方。我們要認真做事,但是不要追著一個小的問題不放,這樣很容易丟失掉大的東西, 負責(zé)任地講,有很多項目是半途而廢的,有很多數(shù)字不是準確的,我們要做的是順勢而為,抓住重點。Always focus on big picture.
先做傾聽者,再做思考者,然后做好的提問者,最后做實現(xiàn)者。這里每一個環(huán)節(jié)都重要,先知道別人關(guān)心的是什么,有什么問題,然后要系統(tǒng)性考慮,有時候不要著急解決小問題,F(xiàn)ocus on big picture,此外,提問出關(guān)鍵問題甚至能夠幫助stakeholder更清楚了解他要的是什么,最后搞清楚了這些之后就是Action。
有意識地去跟人交流,特別是業(yè)務(wù)相關(guān)人員,以及各個條線的stakeholder,如果僅僅利用必要的時間,比如開會的時候交流彼此對業(yè)務(wù)對分析的看法,通常是不夠的。我們作為分析人員,最好要走在前面,試探性的問問題,交流想法。提升自己舉例子的能力,把復(fù)雜的東西通過簡單的描述讓別人理解很重要。
不停的總結(jié),迭代。其實數(shù)據(jù)分析里面的分支學(xué)科還是很多的,ETL, Data Cleansing, 一些基本分析模型,Data visualization等等,不管是自己做過的項目經(jīng)驗,還是網(wǎng)上看來得好文章,或者同行交流來的新的好的內(nèi)容,都可以不停的總結(jié),試用,反饋,以此循環(huán)。長期來看是非常有好處的并且容易形成自己的體系。
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