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敏捷數(shù)據(jù)分析方法論革命來襲_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-05-08
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敏捷數(shù)據(jù)分析方法論革命來襲_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)


想必大家都聽說過敏捷開發(fā)，敏捷開發(fā)是以用戶的需求進(jìn)化為核心，采用迭代、循序漸進(jìn)的方法進(jìn)行軟件開發(fā)。隨著敏捷概念的深入人心，數(shù)據(jù)分析方法論也發(fā)生了革新，敏捷數(shù)據(jù)分析逐漸進(jìn)入主流視野。本文將簡要介紹到底何為敏捷數(shù)據(jù)分析。 

　　傳統(tǒng)VS敏捷

　　我們先來看一下傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析流程：

　　解讀業(yè)務(wù)戰(zhàn)略目標(biāo)–>確定目標(biāo)分解的量化KPI–>確定KPI的計算公式和所需字段–>確定所需字段來自于哪些數(shù)據(jù)庫的哪些表–>數(shù)據(jù)建模–>預(yù)先匯總成二次表和Cube–>結(jié)果展示。

　　由于需要建模和打CUBE，這一流程通常需數(shù)月才能完成。

　　現(xiàn)在，取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析流程的，是快速迭代式分析。敏捷數(shù)據(jù)分析不必在開始時花很長的時間構(gòu)思大而全的分析指標(biāo)體系，而是低成本快速迭代，幾分鐘就做好一個當(dāng)前想要分析的結(jié)果，通過敏捷數(shù)據(jù)分析工具實現(xiàn)動態(tài)切換視角，靈活展示數(shù)據(jù)，日積月累，指標(biāo)自然越來越豐富，計算公式也越來越符合業(yè)務(wù)邏輯，這時再體系化。下面的演示視頻將幫助大家了解如何通過敏捷數(shù)據(jù)分析工具在幾分鐘時間內(nèi)實現(xiàn)自己的分析需求。

　　為什么傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析無法實現(xiàn)快速迭代分析的高效？因為在過去這么多年以來，我們對于大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)的計算能力達(dá)不到比較理想的要求，所以我們才需要IT人員用通過建模等方式提前把數(shù)據(jù)計算匯總好，隨著現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的技術(shù)相對來講都日趨成熟和完善，分布式計算，內(nèi)存計算、列存儲等比較成熟的技術(shù)架構(gòu)，采用這種新的辦法去處理數(shù)據(jù)的性能，已經(jīng)比以前提升了幾十倍甚至更高。

　　符合迭代思維

　　快速迭代式的敏捷數(shù)據(jù)分析有什么好處？首先，這種分析方法十分符合互聯(lián)網(wǎng)思維中的迭代思維。企業(yè)的分析指標(biāo)不可能一開始想得非常全面，本身就是迭代逐步形成的。以電商行業(yè)為例，電子商務(wù)的數(shù)據(jù)可分為兩類：前端行為數(shù)據(jù)和后端商業(yè)數(shù)據(jù)。前端行為數(shù)據(jù)指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內(nèi)搜索等反應(yīng)用戶行為的數(shù)據(jù);而后端數(shù)據(jù)更側(cè)重商業(yè)數(shù)據(jù)，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。

　　在最初期，電商行業(yè)最關(guān)注的是那些核心指標(biāo)：UV、轉(zhuǎn)化率、客單價、毛利率、推廣ROI、重復(fù)購買率，人們在核心指標(biāo)的基礎(chǔ)上逐步對媒體、用戶、商品、營銷等對象做詳細(xì)分析;同時在客服、商品、倉儲物流等內(nèi)部運(yùn)營績效方面進(jìn)行監(jiān)控。這些數(shù)據(jù)現(xiàn)在又可以被歸納發(fā)展為4個方面，基礎(chǔ)訪問數(shù)據(jù)、商品銷售數(shù)據(jù)、營銷推廣數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)，其中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中包括網(wǎng)站的訪問數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁鏈接點擊、來源跳出等等。商品銷售數(shù)據(jù)關(guān)系到品類、銷售多少、影響因素等。營銷數(shù)據(jù)包括投入產(chǎn)出的投資回報率，更多地是跟其他幾方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行混合分析。用戶數(shù)據(jù)包括分析用戶區(qū)域、購買頻率、客戶構(gòu)成、忠誠度、偏好等等。

　　適應(yīng)變化需求

　　另一方面，企業(yè)的數(shù)據(jù)分析需求可能是隨時變化的，快速迭代的敏捷數(shù)據(jù)分析能夠滿足業(yè)務(wù)人員不斷變化的分析需求。在最初期，業(yè)務(wù)人員無法全部確定自己的數(shù)據(jù)分析需求。因此做數(shù)據(jù)分析必須先了解業(yè)務(wù)。只有知道業(yè)務(wù)問題在哪里，才能知道需要分析什么數(shù)據(jù)，而不是從數(shù)據(jù)表象來猜測業(yè)務(wù)，這是因果倒置。而且每個公司在不同階段的數(shù)據(jù)分析的切面是變化的。比如京東當(dāng)年與當(dāng)當(dāng)大戰(zhàn)的時候，劉強(qiáng)東每天要了解圖書品類的數(shù)據(jù)。但是現(xiàn)在他可能就不需要這樣。

　　敏捷的快速迭代式數(shù)據(jù)分析能夠解決企業(yè)絕大部分的分析需求，同時節(jié)省了時間成本和金錢。最重要的是，敏捷數(shù)據(jù)分析通過對大數(shù)據(jù)進(jìn)行高速捕獲和實時的分析，幫助企業(yè)獲取核心業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略決策所需的關(guān)鍵信息，提升企業(yè)經(jīng)營管理和戰(zhàn)略決策水平，創(chuàng)造商業(yè)價值，這也許是對大數(shù)據(jù)價值的最好詮釋。文章來源：CDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)

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