“表哥表姐”如何从0到1,入门数据分析?

学无止境,精益求精
实际上相当多同学顶着“数据分析师”的头衔,干的却是数据分析专员的活。专员=砖员,基本上每天都在辛苦的搬砖,不是搬SQL就是搬EXCEL。虽然看起来也是在处理数据,然而跟“分析”没有一毛钱关系,也没有升职机会。跳槽面试,却没有真正做过一个数据分析项目,建模不懂,业务不明,甚是辛苦。

对于这些从事基层工作的表哥表姐,SQL哥SQL姐来说,积累项目经验非常重要。因为想升职,拼的不是自己会不会写代码,而是自己能独立解决什么问题。无论是偏业务向的输出报告、分析建议;还是偏技术向的输出数据产品、建立数据模型,都是非常珍贵的经验,可以真正的帮助自己升职加薪。

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难点是:搬砖的永远见不到设计师的图纸。对于做基础数据开发的SQL哥们,永远是一问三不知:不知道为什么跑这个数,不知道跑了用到哪里,不知道用了有什么结果。每天都在做人肉BI。接了需求还要反反复复修改。每天光处理这些都下不了班了,还哪有时间思考。

对于做基础数据分析的表哥们来说。也是疑惑重重:不知道数据怎么来,不知道分析了有啥用。每天对着销量、活跃率等等几个简单的数据发呆。还经常被批:“你这都不是分析,做分析要有深度,自己多想想”我想啥啊?o(╯□╰)o

第一步:找到内部盟友
朋友可以自己找,老大只能靠命好。在职场遇到一个肯耐心教导自己的老大,跟中彩票的几率差不多。但是朋友却是随时随地可以交的。有三类人可以很容易建立关系:大家同一批进公司,一起参加新员工培训的;大家一起做项目加班,吃宵夜一起骂傻逼领导的;大家都还年轻没结婚,下班不用急着回家吃饭的。即使没有这三种关系,也能通过积极参加活动,在团建的时候帮大家烧鸡翅,唱K的时候帮大家倒酒搞好关系。为什么要搞关系?因为想提高自己,我们得麻烦人家。

第二步:跑通三大流程
本质上看,基层的同学的问题不是知识少,而是见识浅。没有见过高级的方法,深度的分析,也不了解业务到底有什么需求。这不是靠看书能获得的。因为没有一本书能教你21天速成。比如如何在缺少用户ID的情况下建立分析模型?如何评估电商渠道VS实体渠道的经营效益?除非你的leader愿意花心思写分析说明书,单纯的看方法论,在工作中无法落地,看了还是会忘。这也是为什么很多同学很刻苦的上网学习,却感觉学了没啥用处,学的东西离工作很远的原因。

想要结合自己的工作,就得跑通自己公司的三大流程。组织流、业务流、数据流。
组织流:部分架构、分工、基本职能。了解了组织流,能知道到底是谁在干什么活,才知道谁关心什么数据。
业务流:从产品生产到卖给用户,需要做哪些工作,在什么渠道卖,依什么定价,做什么事情。
了解业务流,才知道为什么业务部门关心数据,才知道哪些地方可以用到数据。
数据流:数据在哪些系统产生,存在哪里,有什么字段。知道了数据流,才能知道到底分析有什么素材,没有米下锅,饭也没得煮了。理解三大流程,是发现工作意义,把日常工作升级为项目的关键。

第三步:思考数据意义
数据分析也是一个项目,是有目标、有方法、有步骤、有结论的工作。很多情况下,大家做的报表是有方法和步骤的,缺的是目标和结论。因此了解三大流程以后,就可以进一步思考:“到底我日常工作是为了什么”“到底我日常工作起了什么效果”。也可以主动和需求部门沟通,获取信息。

沟通包括正面沟通和侧面了解两部分。正面沟通,比如在接取数需求、接专题分析需求的时候直接问:“取数背景是什么,取数用途是什么”可以直接向领导请教:“常规日报是怎么使用的?为什么看这几个维度”。如果没人理会(这是常见的事)就侧面了解。

侧面了解,第一步先看:是哪个部门哪个组提的需求。然后记录下来,以待日后观察,他们组负责的工作是否上线活动,发布了改版公告。他们组对应的数据指标是否有了变化。这样可以侧面反推:他们看了数据做了什么事情。第二步,可以找熟人聊天,了解他们最近关心的问题,是否和自己判断的一致。第三步,先百度业务部门关心的问题,看看有哪些原因,是否可以从数据上反应,假设一下通过哪些。第四步,把自己的假设与业务们的小伙伴们交流,看看是否合理。

实际上,打探情报,交流想法是高级数据分析师,数据分析部门主管们的必备技能。做的好的部门主管们不但自己内部情报要打听,也会主动走访竞争对手的门店、网站、收集活动信息,反推对方的数据情况。这样才能做到,在和业务部门交流的时候思如泉涌,点子源源不绝。才显得做分析的经验积累很深厚。

第四步:提升数据价值
理论上,做好第三步,你已经能面对面试官对答如流:“我参与XX专题分析,分析后发现用XX方法可以提升促销效率,下次活动中业务部门采取了对应方法,提升效益30%以上”。是滴,虽然是自己补完的全过程,但是都是基于真实数据真实经验,不会有什么破绽的。到这里你已经为自己准备了一个项目经验。但是还可以做的更好,因为我们想加薪,还是得用上一些更复杂的方法的。

大部分时候,限制模型使用的不是我们不懂算法,而是压根没数据。或者很多公司没有点对点推送的平台,营销只能地毯式轰炸。这时候谈何精准,用何模型?但这不影响我们自己联系。这里就要用上我们对数据流的了解。比如我们在网上看到一个精准营销模型的文章。那么他用了什么数据?为什么我们的公司没有这个数据?如果要采集需要什么方法?需要花多少钱?他的营销落地在什么平台?为什么我们不具备这种平台?如果想做可以怎么做?反复问自己四五次,把可以落地的部分练手一下,思考的深度就有了。

这样面试的时候,可以自信的说:“为了提高分析深度,自学了XXX模型,但在实际应用的时候,局限于XX限制,没有得到效果,但如果给XXX条件的话,就可以落地”。——这样才是企业所需要的数据分析师,才能对得起月薪1W+的工资。

文:陈老师
源:接地气学堂

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发表于 2017-12-11 16:50:14
陈文老师的文章都搬过来了,厉害了
发表于 2017-12-11 17:51:20
这是位表哥喽
发表于 2017-12-11 17:57:49
星痕 发表于 2017-12-11 16:50
陈文老师的文章都搬过来了,厉害了

发表于 2017-12-12 17:51:02
源:接地气学堂   帆软还有这种组织。。
发表于 2017-12-12 18:15:44
yujie360 发表于 2017-12-12 17:51
源:接地气学堂   帆软还有这种组织。。

不是帆软的组织啦
发表于 2018-1-16 17:46:24
逻辑分析很好。学习了,谢谢!
发表于 2019-3-11 13:34:06
说到点子上了
发表于 2023-3-22 16:08:32
这个文章写的比较符合实际
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