京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析,无处不在
作为一个比较活跃的年轻人,在大学期间除了读书外,我还参与过很多活动。大三时,我当过半年的境外黄金期权交易代理,自己有时也交易过几笔,有赔有赚。临毕业,组织过二手书回收,由于旧书价格和需求估计错误,最后亏得血本无归,事后总结,是没有好好分析市场和竞争对手(二手书店)。从那时候起,我就留心寻找有关市场分析方面实用知识的课程,
真正让我下决心参加数据分析师培训的,是回家时无意听到的一件事。20073年上半年,东昌府区某县开始投资建设铝厂,不久就出现资金短缺、无法周转的情况,当时合伙人四处融资,也曾经找上我父母。但由于厌恶风险和不了解行情等原因,父母并没有投钱。2014年春节期间,亲戚来串门,闲聊时讲起了某铝厂效益非常好,投资人全都得到了丰厚的红利。这时我才意识到这个铝厂就是当年那家资金链断裂、面临倒闭的铝厂。这件事告诉我,机遇在人人面前都是平等的,关键是你看自己能不能把握了,如果当时我能帮父母分析建设铝厂这个项目的话,说不定就抓住了这个机会。
带着对知识的渴求,我参加了2011年北京数据分析师培训,培训结束后,感触良多。我深深的体会到,数据分析是一门科学,同时也是一门艺术。现在使用学到的知识回头来分析当年的旧书交易,我总结了犯的错误:
第一,高估了市场需求。当时我只是觉得新生中购买旧书的人应该不少,就开始回收旧书。如果简单统计一下我所住的楼层中,有多少人购买了旧书的话,就会发现,大约9个人中才有一人购买旧书。而且,随着人们生活水平的提高,新生大都直接购买全新课本。
第二,收购旧书没有针对性。大学的课程多种多样,有一些课程是必修的,另外一些是选修的,参加必修课的人数肯定比参加选修课人数多,所以收购必修课旧书就更容易出手。当时我没有仔细分析,结果买断了大批无用书籍。
第三,忽略了竞争对手。学校的二手书店和我提供同样的业务,学生要买书时第一反应常常是去二手书店,我应该在同学中间多做宣传,吸引他们到我这来买书,比二手书店方便也便宜。
第四,没有计算现金流。学生毕业后新生入学前这两个月中,我必须屯放收购来的书,租用了学校外面的一间房。后来发现两个月的租金构成了我总成本的一半以上。
通过数据分析课程的学习,我已经掌握了市场调研、数据采集、分析预测和编制现金流量表这一基本项目分析流程,旧书变废纸的惨剧再也不会发生了。
此外,数据分析的科学性来自于其实用性,它来源于人类实践活动,也能回归到日常生活中。我母亲在银行工作,经常购买一些理财产品和基金项目,但从来没有计算过收益率。我按照课程习题中所学方法,帮母亲算了一笔账,发现活期存款加短期高利率理财产品的组合的收益率仅仅是定期存款的一半。做生意的人偶尔出现闲置资金,买一些短期理财产品很适合,但平常老百姓对于资金的流动性要求不是很高,购买短期理财产品就不如定期存款。
数据分析知识的用处不仅仅体现在日常生活之中,也体现在人们的工作当中。在我研究生期间,曾经接触过一个帮某电影网站建设数字版权管理系统(主要用处是让看电影的用户付费)的项目。使用数据分析,我计算了一下这个项目的成本和收益:由于是网络项目,其建设期只有半年,建设期资金在期初一次性投入,这笔资金主要分为网站给学校的劳务费用和使用数字版权管理系统时,向Adobe公司购买许可证的费用,以及购买服务器的费用。假设半年后系统成功运行,付费用户的数量来源于已经注册的非付费用户和每月新增用户两部分,那么付费用户数量对应于时间的函数应为一个修正指数函数和一个直线函数的相加。
通过引用优酷网收费用户增长数据,我得出了最终结论:在用户每次观看电影收费两块钱和折现率取7%的情况下,资金回收完成需要大约两年的时间。后来和网站经理的交流中,他们靠经验也得出了需要两年多才能回本这一结论。当时我感慨,通过数据分析,我作为一个技术人员竟然能站在资深网站经理的高度上来看问题。
数据分析在我们工作生活中无处不在,作为一门专业技术,它能帮助我们打理细节,算清楚账;作为一种思想,它教导我们以分析的眼光来看待问题,透过表面看清本质,独立思考。随着我国经济发展,市场化程度逐步提高,无论是国家政府部门、企事业单位还是个人,数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环,数据分析师的市场无疑是巨大的,即使在别的专业领域,项目数据分析也能使人如虎添翼。
希望在2016年,CDA数据分析师的队伍会像雨后春笋般不断壮大,数据分析思想会成为人们生活的一部分。作为新一代的年轻人,我会用自身实践,把项目数据分析行业发扬光大,为社会做出自己的贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12