京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
前段时间我和数据分析爱好者一起探讨,在数据分析工作中遇到的很多相似问题,经过3个小时的激烈讨论,我和我的数据分析小伙伴们得出的结论和大家分享下,大家一致认为这3个因素是最只要的。

首先,大环境不尊重数据,尤其是老板的态度。如果数据分析师只要随便给一个报告就行,数字多一点和少一点,大家也是一笑而过,并不会追根到底,那么很难让数据分析师以严谨的态度对待数据。
例如,国内这几家数据分析机构,基本都在着急扩张行业,争着占领行业,对于其推出的数据有多精准却不那么在意,所以艾瑞的数据最近才会经常被人说“不靠谱”。
数据分析,今天做得不准,明天再改是没有用的。比如艾瑞,如果数据不稳固,抢着做很多行业,这是不靠谱的做法,指不定哪天砸了自己的牌子。
有人和我提过FACEBOOK数据分析师为什么那么牛,因为他们不觉得数据分析是一个苦事,十几个人在一个房子里把数据分析当做一件很开心的事情来做,数据分析对于他们来说是在追求科学。
第二,好的数据分析师需要一点天分,同时也需要高人点拨,但是电子商务这个圈子,真正懂数据分析的人不会超过10个,所以一般人很难取得真经。这和信仰一样,没有师傅领进门,难度也会大很多。
我回顾自己从微软到易趣,再从敦煌到支付宝,在数据分析上有一次长足的进步,得益于从两位老师的身上得到了许多启发。一位是亚马逊的首席科学家韦思 康,曾经,我告诉韦思康,KPI报告显示敦煌网需要4秒钟,他立马让我叫来做技术的同事(他要听到一线同学的反应),问这个4秒钟怎么测算出来,是美国人 打开用4秒钟,还是英国人打开用4秒钟,用的是甚么Browser等等。这个4秒钟和商业价值(例如交易量)有关系吗?我当时很触动,连这么一个很基础的 数据,他都是以求证的心态来分析的。更令我印象深刻的是,只请他当敦煌网顾问半天,按照他的工作经历来说,随便忽悠我半天是很容易的事情,但是韦思康非常 严谨,先是以一个普通人的身份花了半个小时在敦煌网买东西(坚决要真实付钱),切身体会敦煌网的用户体验,然后也不先看数据,而是先问很多能更了解敦煌网 的生意形态的问题。讲真他的问题比很多投资分析师来得专业。而现在许多数据分析师,包括当时我自己,只看数据就开口说问题,不深入去体会公司的商业形态。
韦思康告诉我数据是一种态度,让我明白做数据的人就是要全身心投入,好像一种信仰一样,中间有许多路要走;而且,数据与商业密切相关,不能局限在数据的死角里。
另一位是清华大学的教授谢劲红,有一个夏天碰巧去旁听他的课,拿一堆的数据给他看,他一边看一边给我演绎他的思维,他可以很快在一堆数据找到他们之 间的关系。后来我带着团队常常去清华找他聊,他教我如何看网络数据,用联动的思维来看网络数据。可以说是他启蒙了我用 “关系”的思维看数据。一听完就回到敦煌跑到敦煌看很多数据,发现了新世界。
第三,数据分析师感叹落不了地,只能谈数据,而不懂商业。如果不懂商业,而单纯看数据,不仅很难有创意的思维,而且是没有意义的
而对于一般的数据分析师来说,大部分人没有系统思维,而且也只能看一部分数据,无法从大面儿上了解整个公司的运营数据,这样就令数据分析师难以形成全面的思考方式。
以我自己的工作经历来举例,为什么我在敦煌的时候数据分析能力会突飞猛进,也是因为我在前两家公司只能看到一部分数据,而到了敦煌之后我爱看什么就 看什么,受谢教授启发之后我更是天马行空地把营销数据、市场数据、财务数据、产品数据、卖家和买家数据等等联动起来看,这大大改变了我对数据的运用方式。
经过这些年的努力工作经验的累加和受到知名是数据科学家的点拨,是我的数据分析技术认识更家深刻,也是我技术上升了几个阶段。这也改变了我对大数据的初步看法,非常感谢帮助我人。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31