京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
深入浅出之数据分析师
今天飞机回程途中,遇到位北海道银行来中国出差的女生;途中聊起了各自的职业;一直聊到北京,全程让我很苦恼的是数据分析、数据分析师这些玩意如何很容易的介绍给她;
比如说她,是银行的一名普通职员,每天的任务是结算、结汇,从早到晚都在跟数据打交道;因为只用整理好的数据,所以自然不在乎也不注意,数据是如何来的;整个总结下来是,用数据的人不知道数据哪里来的,做数据的人不知道数据有什么用处;回忆了下,这还真是一个普遍的现象;
这个问题造成的后果就是,开数据会经常打架,A业务线给出的数据说xx 指标提升了,B业务给出的刚好是另外一种结论,指标在下降;等讨论完毕数据口径,会议结束,大家都感到无力。各人不禁感叹,这个会又白开了;脑袋一拍,目标就来,各种活动方案的目标基本是上拍脑袋,直接10-20倍,各自又忙活一阵子;数据快到我碗里来,昨天要的数据需求好了吗?明天老板开会,给几个数据吧;某某DLU指标掉了,看是不是数据有问题;今天push,明天Push,push ctr嗷嗷的高,同一拨用户群嗷嗷的高,用户投诉还不断;
既然业务上有这么多的问题,数据分析师是具体的解决什么样的问题呢?
Sample:
1.回答发生了什么?频率是多少?为什么会发生?
2.具体的业务问题是什么?
3.现在应该采取什么样的行动?
4.未来的趋势是什么?是否错过了机会?哪些问题(路子)是错误的、正确的,把错误的去掉,只留下正确的;
数据只有结合了业务才是有价值的,数据体现可以用四个字词概括,看数据、用数据、依赖数据、数据变现。稍微详细解释如下:
看数据, 能然让业务准确、及时、完整的看到数据, 落地是在报表、取数等;
用数据, 业务上通过数据做出决策 ,落地是异常监控/专题分析;
依赖数据,数据嵌入到业务的日常流程中,通过数据挖掘高价值信息推进业务,落地点在数据产品,数据挖掘产品;
数据变现,利用数据来赚钱了,落地点可在外部数据平台,数据产品上;
在这整个环节中”数据分析师“是做什么呢?我们从分析师的日常工作来分析看,临时需求、报表、数据分析与模型、数据产品,数据挖掘这几个角度来聊一下;
临时需求不必说了,就是解决业务的一次性,临时的数据需求;报表呢,是根据业务的需要,对于常规且定期查看与分析的数据,形成report;
数据分析与模型,与业务一起沟通,分析业务上的各种问题,提供一些业务上的建议与取舍,根据业务需要搞一些挖掘模型等;
数据产品,是通过可视化的方式解决一些结构化(固化)业务问题;把数据分析模型、分析思路与数据结合、面向定向业务提供分析产品;
数据挖掘,数据直接作用到业务上,比如作弊用户、标签推荐、用户行为的定向引导;
以上列举的这几类,前两类是实现看数据的,后三类是挖掘数据价值的;
数据分析师在工作时,在寻求答案的过程中,有一个很重要的衔接点,就是思考。
很多时候,分析师会受到固有问题的影响,如果不去变通,不懂得如何去提炼核心的话,就会产生思考的盲点,就注定问不出一些非常关键的问题;有时答案不重要,思考的角度才是很重要;比如在搞临时需求时,不要把临时需求当成一个取数的工作,学会梳理,学会管理;通过思考,可以发现很多业务上的问题; 了解业务,熟悉业务流程,总结与沉淀自己对业务的理解,知道行业的发展,才能提高自己。
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