
結合自己的成長經(jīng)驗,從一個數(shù)據(jù)分析師成長為管理過近百人的數(shù)據(jù)團隊的負責人,也許有不少經(jīng)驗和走過的坑可以總結,從而幫助大家。所以決定接下來寫一個《數(shù)據(jù)分析師》成長記錄。同時也回答收集到的各個問題。本篇寫了數(shù)據(jù)分析師的入門需要的基本的知識,邏輯,工作方法。
了解數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師是企業(yè)在未來10年內最重要崗位之一,也許再過幾年,對任何企業(yè)中的80%的崗位,都要求掌握數(shù)據(jù)分析能力。為什么?從幾個層面簡單來說:
①在行業(yè)層面:在大數(shù)據(jù)時代下,互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)與各個行業(yè)的結合,以及未來即將到來的物聯(lián)網(wǎng),各個企業(yè)面臨的競爭壓力越來越大,面對越來越快的用戶需求變化,都需要基于數(shù)據(jù)來快速做出決策,決策的反饋越來越快?;诮?jīng)驗的反饋不是不重要,還是非常重要。但是現(xiàn)在是一個追求速度、追求快速迭代的時代,不管是個人與企業(yè),能把經(jīng)驗+數(shù)據(jù)結合的人才也許是未來真正需要的。
②在企業(yè)層面:在現(xiàn)在這個大數(shù)據(jù)時代下,對各種數(shù)據(jù)的獲取與處理已不是問題,2019年開始,很多企業(yè)都在說修煉內功,如何修煉內功,我想這個內功心法就是:“企業(yè)數(shù)字化”。
③在個人層面:每個人都在企業(yè)工作中都會收到各種各樣的數(shù)據(jù),面對這些數(shù)據(jù),你必須具備的能力是知道怎么處理,怎么解讀,怎么分析數(shù)據(jù),怎么去開展工作,你需要基于相關的數(shù)據(jù)與分析!可以回答:
數(shù)據(jù)分析師的價值是什么
回到一個公司,數(shù)據(jù)分析師主要干什么的呢?數(shù)據(jù)分析師主要的價值體現(xiàn)在哪些方面,這是我?guī)啄昵敖o數(shù)據(jù)分析師下的定義,現(xiàn)在看來非常適應。
數(shù)據(jù)分析師是從數(shù)據(jù)的角度,使用一定的方法與工具,對數(shù)據(jù)進行加工處理,結合商業(yè)場景進行結構化分析。幫助公司相關業(yè)務部門監(jiān)控、定位、分析、解決商業(yè)問題,從而幫助公司業(yè)務部門高效決策,提升經(jīng)營效率,發(fā)現(xiàn)業(yè)務機會點,讓企業(yè)取得持續(xù)競爭優(yōu)勢。
例如,在企業(yè)內部,數(shù)據(jù)分析師經(jīng)?;卮疬@些問題:
坦白說,能理解這段定義,基本也知道數(shù)據(jù)分析師應該干什么,也知道數(shù)據(jù)分析師要具體什么樣的能力了。
基于以上,數(shù)據(jù)分析師也必須深刻理解“數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析師的武器”。數(shù)據(jù)分析師要“懂數(shù)據(jù)”,什么叫“懂數(shù)據(jù)”,同時大家都說數(shù)據(jù)分析師要懂業(yè)務,數(shù)據(jù)分析師“懂數(shù)據(jù)”要分二個層面:
①數(shù)據(jù)是在哪個業(yè)務場景產(chǎn)生的,是對應什么樣的業(yè)務動作。怎么理解?例如:在外賣這個場景中,配送開始時間是當配送員點擊配送記錄;配送結束時間是當配送員送到后點擊配送結束。當你知道這個數(shù)據(jù)產(chǎn)生場景的時候,你就針對這個場景,要設計統(tǒng)計某個數(shù)據(jù)指標應該怎么計算:
該外賣單配送時長=配送結束-配送完成
當你以這個指標去衡量,作為一個很重要指標衡量外賣配送服務的時候,可以與配送設定目標相比,例如:希望是30分鐘送到,那就這個值與30分鐘比;或者說與顧客預約時間上限相比:配送結束時間小于顧客預約時間上限;當定義好這個數(shù)據(jù)指標:分析師就要基于這個相關數(shù)據(jù)以這個數(shù)據(jù)指標為方向,不斷優(yōu)化數(shù)字。
②數(shù)據(jù)質量。當以這個指標作為KPI,很容易會導致對數(shù)據(jù)“造假”。配送員遲點開始配送,或者是提前核銷配送結束,以保證這個數(shù)值達到KPI目標。這里就是我們提到的第二個層面,數(shù)據(jù)質量問題。
該數(shù)據(jù)存在于哪個數(shù)據(jù)庫,哪個表。需要知道數(shù)據(jù)存在哪,你要按上面的邏輯去加工,就需要一定的工具,往往是SQL是第一步處理;第二步可能需要更深入需要用到統(tǒng)計方法或者機器學習模型,往往要掌握一門工具,現(xiàn)在比較流行是Python。
小提示:
如果一個數(shù)據(jù)分析師,在你自己的企業(yè)內部,你能這樣去“懂數(shù)據(jù)”,你會發(fā)現(xiàn)你工作就是圍繞幾個核心的“數(shù)據(jù)指標”開展,你也很清楚自己的價值是什么。
數(shù)據(jù)分析師的工作是怎樣的
數(shù)據(jù)分析師的工作是怎樣的,可以通過這個問題來回答: “海洋老師您好,目前轉行在乙方坐數(shù)據(jù)分析。公司流程原因,沒有機會接觸業(yè)務,工作就像人工取數(shù)機,顛覆了我對數(shù)據(jù)分析的認識,而且自己認為只取數(shù)沒有成長,而且沒有任何價值。對下一份工作比較迷茫,想去業(yè)務想關的,但是不知道方向,謝謝海洋老師?!?/span>
這個情況,可能是甲方通過工單或者需求描述提個需求給你,叫你從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù),按要求來進行。往往就是要求保證按他的邏輯,或者他的定義來實現(xiàn)。
可能碰到的問題,就是數(shù)據(jù)提取的反復;往往可能是業(yè)務沒有描述清楚導致;當然也有可能是你對底層表不熟悉,或者業(yè)務不熟悉在寫SQL的時候或者構建報表的時候邏輯不對。
這個不僅僅在乙方,在甲方也許也有過之而無不及。有處理不完的數(shù)據(jù)需求,有處理不完的報表需求,哪有時間去思考業(yè)務?哪些時間去分析業(yè)務?哪些時間去了解業(yè)務?
我的成長經(jīng)驗分享:這都是借口
①對團隊新人,我之前說過;你每天抽1個小時,半個小時時間自己去思考:
你和提需求最多的業(yè)務伙伴有沒有1對1溝通過。很多時候,約著一起吃飯,帶著請教的問一下需求方,需要我們支持什么?你們現(xiàn)在主要的業(yè)務問題是什么?態(tài)度好一點,謙虛一點,當你服務一段時間后,你這樣溝通會得到很多業(yè)務信息。
②難道你真的007了嗎?
思維導圖記錄下來,寫下你的思考;提個數(shù)據(jù)看看。
③你沒有去關注些行業(yè)公眾號或者相關網(wǎng)站,去看看同個行業(yè)的人是說什么,在干什么。雖然很多分享與演講是最好的,所以一般是分享的最佳實踐,也許不一定人家已經(jīng)完成最佳實踐了,但說明人家在路上,你也知道行業(yè)是什么樣子的。
看完行業(yè)的文章,有沒有結合一下??纯醋约汗?,自己做到大概是什么程度;對比是為了找到差距,不是抱怨,別人都做的那么牛了,我們還在“原始社會”。對比是為了:
看到別人的方向是什么,為自己或者團隊提供參考。
對著別人的內容,我們可以參考做一做;基于看到的內容,如果自己要做好,自己能力上或者條件上是否還有欠缺。
了解業(yè)務是很多方法,比如:
成長經(jīng)驗分享:
能幫助企業(yè)解決問題,才是你作為一個數(shù)據(jù)分析師價值的關鍵。業(yè)務同學不關心你的掌握了什么技能,會用什么方法。更關注是不是你和說的內容和描述的需求,提出的問題,你能理解,你能和他交流的來(用現(xiàn)在的詞來說叫同頻),他會覺得你懂業(yè)務。和你交流或者問題反饋給你應該是靠譜,有希望的。
數(shù)據(jù)分析工具與方法
對于數(shù)據(jù)分析方法與工具,是大多數(shù)據(jù)分析師或者很多人評估一個數(shù)據(jù)分析師是否有“技術”。你會使用hive,會spark,會python,我懂各種大數(shù)據(jù)工具,我懂各種機器學習模型。這個非常非常重要,但是可能相對來說:
成長經(jīng)驗分享:
我之前也花有很多時間去學習各種工具,R語言與python,SQL的各種技巧,excel各種技巧,但發(fā)現(xiàn)學習后很多不用就忘記了。其實學習的初心,就覺得學習會這些就很牛B的,就可以找到非常好的工作!成長下來:這是一個必要條件,而非充分條件。我學習的時候非常喜歡把學習筆記,自己的思考寫下來。核心就是為了自己回過頭去看看,去思考,去對比現(xiàn)在與當時。我寫的內容當時主要為自己看,當然順便也幫忙一些小伙伴。
SQL+EXCEL+PYTHON是必備要掌握的工具,SQL是核心,怎么強調都不過分。因為大多數(shù)據(jù)都數(shù)據(jù)處理都還是通過寫SQL程度來完成,這個SQL語言不僅是在關系型數(shù)據(jù)庫,而且現(xiàn)在各種大數(shù)據(jù)工具都會有SQL引擎,例如:hive,sparksql,clickhouse等都支持寫SQL完成。
EXCEL就不用說了,就用于完成最后一公里;把EXCEL的做圖,透視表,相關函數(shù)重點掌握了,一些特定的小技巧,碰到的搜索一下應該都能解決。當然看到一些小技巧也可以記錄下來放到自己博客中,也方便查找。
Python 現(xiàn)在是未來要做統(tǒng)計,爬蟲,機器學習,一些復雜數(shù)據(jù)處理邏輯必備的工具,所以有空我建議可以去學習;但是PYTHON非常大,還是建議先學習基礎,有基礎后結合實際工作中來用,不然會“云里霧里”。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
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