京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02