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都说产品要懂数据分析,到底要懂到什么程度?(附分析资料)

都说产品要懂数据分析,到底要懂到什么程度?(附分析资料)大雄背起行囊,你旅途路上的成长驿站这是第49个驿馆这两天跟读者小Q聊面试的情况,被刷了几次的他,心有不甘来找我求解。经了解,面试过程有两个特点:1、面试官都很喜欢问数据相关的问题;2、

大雄背起行囊,你旅途路上的成长驿站

这是第49个驿馆

这两天跟读者小Q聊面试的情况,被刷了几次的他,心有不甘来找我求解。

经了解,面试过程有两个特点:

1、面试官都很喜欢问数据相关的问题;

2、如果应聘者对数据不熟悉,凉凉的概率非常大

小Q就是在数据这个部分掉了链子。显然,数据能力已成为产品经理应聘的重要考点了。

懂数据分析实在是太有必要了!打心里认为:不懂数据的产品不是一个好产品。

结合最近的思考,今天我来分享下:产品经理懂数据,到底需要懂到什么地步?每一个层次都代表着一大类人群,大家可以对号入座。

本文章适用这几类朋友

1、还没做过数据分析,希望通过数据分析提升产品分析能力

2、野生产品,接触过数据分析,但总觉得学得不系统,没有方向

3、已经在做数据分析,但是老板觉得我数据分析能力还比较差

文章很长,建议收藏起来慢慢看,如果想节省时间,可以直接看目录。

文中数据分析的资料全都整理成表格,需要的关注公众号:大雄背起行囊 回复【分析资料】即可获取。

目录

首先,来看下目录

1、为何数据分析越来越重要?

2、产品经理懂数据,至少要做到“五懂”

1)懂来源:搞懂数据的来龙去脉

2)懂记录:用数据记录业务变化

3)懂规律:用数据理解业务规律

4)懂增长:用数据驱动业务增长

5)懂表现:用数据突出业绩亮点

(每一个懂,都提供了具体的知识点/方法,帮助你在了解的同时快速掌握)

一、为何数据分析能力越发重要?

依我看,主要有两个方面:

1、从宏观来讲

1)经营环境变化:互联网快速普及,越来越多的人触“网”,增量的时代已经过去,存量时代来临,以往粗犷的经营模式难以为继,精细化、精益化经营成为主旋律。

2)资本回归理智:烧钱、补贴,跑马、圈地,资本的疯狂,消费者的狂欢,已越发少见,当资本冷却下来,市场预算吃紧,再也不能不计成本的砸市场了,精打细算是常态。

2、再微观到个人

1)数据的复利效应

个人通过数据分析提升决策的质量,获得更高的回报,再一次肯定了数据的价值。

2)数据是最快树立信任感的方式

先摆客观事实(数据),再讲个人观点,无论在什么场合,都更加具备说服力。专业性得到认可,自然也会有更多人愿意与你共事。

3)数据是个人业绩最好的体现

在大环境不好的时候,企业也更加注重价值贡献,并且实行末位淘汰机制,怎么对个人排名,相信业绩数据是一个更加合理的排名方式。

既然数据分析这么重要,那么产品经理到底要懂到什么程度?

二、产品经理懂数据,至少要做到“五懂”

我把这“五懂”称之为产品经理的升级打怪之路,每上一层,遇到的挑战更大,收获的回报也更大! 

1、懂来源:搞懂数据的来龙去脉

每天都在看的数据,你是否知道数据被分了哪几种类型?对应的口径是啥?在你面前的数据它经过了哪些系统?更新频率又如何?

搞懂数据的来龙去脉是基础中的基础,也是后面通关的必备技能。

为了帮助大家快速掌握技能,我按照问题类型,摘出必考问题和常见举例。(可收藏下来,时常翻阅)

想搞懂数据来源,可以按照上表去反问自己,是否对这几类问题都了然于胸?如果是,恭喜你,通关成功!

为方便大家理解,对于数据生成流程,附图如下(网图,侵删)

2、懂记录:用数据记录业务变化

这一层懂:是懂得如何提交数据需求,记录业务所需要的数据。

产品最常提的数据需求有:前端埋点需求和业务报表需求。我们分别来讲讲,提交数据需求的规范和注意点。

1)前端数据埋点需求

什么是埋点:埋点,网页将用户的浏览、点击事件记录及上报到服务器的一套采集方法

为什么要做埋点:埋点为后续的数据分析提供数据基础

埋点数据的生成流程:按照规范输出埋点需求—网页采集用户数据—网页上报服务器—数据库清洗、加工、存储埋点数据—数据分析平台输出可视化报表

怎么写埋点需求:手动埋点类,需要开发手动写代码去埋点,那么埋点需求中必备的字段如下,页面ID、区域ID、按钮ID属于开发定义。(可拿来即用)

埋点需求注意点:

注意按照用户体验流程逐个埋点,避免遗漏;

埋点重在细致,尽可能把页面上涉及的操作事件都**

更多数据埋点知识,可以看这篇埋点的文章《3分钟6个问题,数据埋点少交50%认知税》

2)数据报表需求

数据报表需求,一般是先有业务整体数据报表的规划,再到具体的报表需求。段位低点的产品经理大部分不需要做数据指标规划的需求。

提好数据报表需求的关键有三个:

A 明确数据的类型、日常应用场景和使用频次,这样才能找准数据报表展示的位置

B 明确每一个字段的定义,字段设定,要易于理解,较难理解的需要做好注释工作

C 出需求前,首先确认上游数据是否支持,否则无法落地

3、懂规律:用数据理解业务规律

写好数据需求是开始数据分析的第一步。

当你有了数据之后,紧接着应该做什么呢?我认为是:

分析数据,搞懂业务规律

很多产品经理,都卡在这一层,无从下手。因为它一个综合的、多维度的分析。当然,它是需要方法的,掌握了,你也可以轻松驾驭。

搞懂这个模块,我们从三个维度入手:意识、方法论、场景化分析

纬度1:培养足够敏感的数据意识

数据意识培养是一个持久战,所以最好的办法是从小细节做起。

A 列学习清单,向前辈学习,开启意识培养第一步

B 培养小习惯,享受意识红利

1、利用好10分钟早餐时间,将关注的业务数据浏览一遍;

2、核心数据手抄本:将高频用到的、非常关键的数据牢记于心,手工抄写,加深印象;

3、活动数据备忘库:将活动的效果填入提前创建好的备忘库,用于时常查阅,提供思路;

4、专题分析结论摘抄:将公司的数据分析师做的分析报告,摘抄关键结论,供随时查阅;

5、简单数据处理,尽量少用计算器,锻炼自己的心算能力;

纬度2:“望闻问切”的数据分析方法

望闻问切来自中医的看病诊断,其实做业务数据分析也同样有用,尤其是遇到业务数据异常的时候。

什么是望?

望代表观察,观察业务的关键指标,用户行为层:流量(UV)、转化率(CR)、客单价;业务指标层,总交易金额、总交易笔数、总交易人数以及各业务模块的指标数据等,这些都是我们要观察的关键指标

什么是闻?

闻代表听闻,了解市场行情变化。整个经济大盘变化如何?是刺激消费还是吸引储蓄?楼下711最近在做哪几家银行的促销活动?竞争对手最近有没有上了什么新功能?

什么是问?

问代表询问,问问相关业务同事的动作。昨天是不是做了大量的消息推送?昨晚是不是上了新的产品功能?昨天是不是系统产生故障了?

什么是切?

切代表解析,深入了解主要异常的模块。异常往往是综合呈现的结果,主要那一块导致的异常,我们想要深入去解析它。比如,销售金额指标下降,那到底是流量少了,还是转化率小了?我们要深入解析它

纬度3:场景化分析,快速进入分析心流

天下武功唯快不破!当你还在苦思冥想的时候,高手已经把整个分析框架和思路都写好了,差异有时候真的很大。

武器库装备本质的区别是啥?是基于实际问题的场景化分析能力。

之前也有写过,场景化数据分析的相关文章,内容非常多,这里摘部分内容分享下。

1)产品/运营都有哪些数据分析场景?

2)每个场景的数据分析,类型和目的都有啥?

3)万能的数据分析模版:不管什么场景都是可以套用的

4)整个数据分析excel 截图

以上的每一维度,我都写了针对性的文章,大家可以点击《数据分析专辑》了解。

4、懂增长:用数据驱动业务增长

做增长的方法论有很多,概况下来就是:上线最小可行化产品,根据北极星指标,不断实验测试,找到最能促进增长的因子,优化放大,从而获得指数级别的增长。

这一套是增长黑客的玩法,不是所有公司都有条件玩的。不过,不用灰心。用数据驱动业务增长,其实不仅仅是增长黑客的特权,所有的产品都该具备该项能力。

到了“懂增长”这一层,要比看懂业务规律更上一个层次。如何用数据驱动业务增长?我认为有三个方面:扩大效果、补足短板、降低损失。

1)扩大效果

产品用户增长不错,老板提出更高的要求,增长人数要翻一倍,怎么办?产品个性化推荐购率5%,到年底要达到8%,怎么办?

这些工作中非常常见的问题,要是懂得数据分析,这里就能帮上大忙了。

常规操作是:用公式法+拆解法。用数据分析思维,找到新的增长点。

公式法:找到考核指标的组成公式,比如:用户数=下载人数*转化率=A渠道下载人数*转化率+B渠道下载人数*转化率+…+X渠道下载人数*转化率。

拆解法:分析个渠道的下载量和转化率,找出转化率高的渠道,加大投放;找出转化率差的渠道,优化产品流程。

2)补足短板

通过数据分析及时发现,产品转化率比较差、用户点击率较少的功能,用漏斗分析的方法,逐层观察漏斗的转化情况,从而采取对应的产品策略:如调整页面结构、导航交互等,更好满足用户的需求。

3)降低损失

不仅如此,数据分析还能帮助企业减少资金损失/声誉损失,监控核心功能数据,,比如支付平台/优惠券平台。

若超出异常阀值,按照严重程度,第一时间通过IM/邮件/短信/电话等渠道告知相关责任方,避免带来不可估量的后果。

5、懂表现:用数据突出业绩亮点

如果看完前面4个,你觉得已经到位的话,那你就大错特错了!前面4层是属于做好基本工作,第5层的重要意义在于:让你的工作脱颖而出,获得领导的认可。

懂得用数据表现业绩亮点,永远是职场人的必修课。

在大家工作都差不多的时候,如果用数据体现自己的与众不同和思考呢?

这里给你三点建议,分别应对不同局势下的处理方式。

1)业绩好强调过程

项目过程的艰辛之处,或者是团队做了什么动作?做了什么测试?使得数据增长的不错,让领导相信增长并非偶然。

2)业绩一般找局部亮点

数据绝对值增长比较少或者数据比较小的时候,可以用百分比去描述效果;又或者把数据拆解来看,找其中增长得比较好的地方,分析下是否可以扩大效果。

3)业绩差重点分析原因及对策

处于逆境的时候,分析一定要深入!

经受住领导的连环挑战:为什差?具体差在哪里?同比差了多少?这个阶段做了什么?数据如何?为啥没有效果?哪个环节做得不好?

给予领导信心:下一步该计划怎么做?为什么这样做?预计带来多大的效果?什么时候做?当前进度如何?下次同步进展情况的时间是什么时候?

上述的只是职场的冰山一角,数据用得好,如虎添翼;对数据没概念,寸步难行。

在文章的最后

在数据越发重要的今天,数据分析已经是产品技能包里必备的技能。

希望大家通过我今天的分享,对产品搞懂数据有基本的认识。把“五懂”作为一个指引的灯塔,在修炼的路上,你我结伴前行!

祝愿,人人都能成为数据分析师!

—————-END—————-
你好,我叫大雄。2020年寻找18位同行人,共同探讨、沉淀、分享,致力让大雄背起行囊成为互联网人成长路上必经的旅途驿站。
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—–推荐阅读—–超全的产品需求自查清单(可下载表格)
方法论:写好一份产品需求的系统化思考模型看了50+竞品分析,我总结出5个常见问题和1套方法论

数据分析要掌握哪些知识?

数学知识
对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。

分析工具
对于分析工具,SQL 是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,另外,还要学会一个统计分析工具,SAS作为入门是比较好的,VBA 基本必备,SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如 Matlab)可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足,学习曲线比较陡峭。

Python 适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以,如果你想在这一领域有所发展,学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。

要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的,你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然,编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到:Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础,数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上,其实包括的范围很广,做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师,能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告,能清楚地展示数据,就达到目标了。对于稍高级的数据分析师,需要使用更有效的数据分析工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力,也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议,所以,你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。

数据分析需要掌握哪些知识?

首先,如果要学习数据分析的时候,我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务知识,学会了这些知识才能够做好数据分析工作。首先我们给大家说一下数据分析知识里面的Excel,这个Excel很多人都有接触过,重点是了解各种函数,如sum,count,sumif, countif,find,if,left/right,时间转换等;但函数不需要学全,掌握一些最常用的的,其它在用到的时候随搜随用就行。

但是这个数据分析工具有一定的局限性,那就是Excel只能够处理分析小型数据,不能够应对大型数据。如果需要应对大型数据还是需要使用数据库的工具。然后给大家说一说数据可视化。什么是数据可视化呢?就是我们把数据用图表的形式把数据呈现给别人。

为什么用图表的形式呈现数据呢?这里有两点原因,第一就是图表能够更直观的表达数据。第二就是很多人并不能够看懂数据,就需要简单易懂的数据表达方式,在数据分析界有一句经典名言,字不如表,表不如图。数据分析的最终都是要阐述自己的观点和结论的,阐述的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给客户或者领导看。

虽然Excel也可以完成很多的数据可视化功能,但是如果想要得到更专业的可视化效果,还是建议学些编程方面的知识。也有很多人使用过BI处理数据,一般来说,BI和图表的区别在于BI擅长交互和报表,适合解释已经发生和正在发生的数据。Power BI适合个人学习,FineBI适合企业级的应用。

数据分析需要掌握哪些知识?

数据分析需要学习以下几点:
一.统计学。
二.编程能力。

四.数据仓库。
五.数据分析方法。
六.数据分析工具。想要成为数据分析师应该重点学习以下两点:1.python、SQL、R语言这些都是最基础的工具,python都是最好的数据入门语言,而R语言倾向于统计分析、绘图等,SQL是数据库。

既然是数据分析,平时更多的时间就是与数据分析打交道,数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。2.业务能力数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长,所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容,通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容,以后想要有更好的发展,还需要学习更多的技能,例如企业管理,人工智能等。关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。

数据分析需要掌握些什么知识?

1)具有业务敏感度,反应迅速,能够良好沟通;2)具有数据分析和数据仓库建模的项目实践经验;3)3年及以上数据分析经验,有互联网产品、运营分析经验;4)熟悉R、SAS、SPSS等统计分析软件,熟练运用Python,熟练使用 SQL、Hive等;5)本科或以上学历,数学、统计、计算机、运筹学等相关专业;那么对于正在入门阶段的同学们应该如何正确把握自己的学习方向呢?从学科知识来看,数据分析涉及到一下的知识要点:(1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析等(2)数学:线性代数、微积分等(3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社会学的知识,这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助(4)经济金融:如果是从事这个行业的数据分析人员,经济金融知识是必须的,这里就不多说了1)数据分析报告类:Microsoft Office软件等,如果连excel表格基本的处理操作都不会,连PPT报告都不会做,那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式,而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果,因为数据可视化软件就不能少,BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的(2)专业数据分析软件:常见的有诸如SPSS、SAS、Matlab等等,这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析,还有高级的Python、R等。

希望同学们谨记:理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础,最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中,好好理解业务逻辑,真正用数据分析驱动网站运营、业务管理,真正发挥数据的价值。

产品经理要懂哪些数据分析相关知识?

数据分析的方法第一步:数据准备:(70%时间)• 获取数据(爬虫,数据仓库)• 验证数据• 数据清理(缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集)• 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件(I/O和文件串的处理,逗号分隔)• 抽样(大数据时。关键是随机)• 存储和归档第二步:数据观察(发现规律和隐藏的关联)• 单一变量:点图、抖动图;直方图、核密度估计;累计分布函数• 两个变量:散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜• 多个变量:假色图、马赛克图、平行左边图第三步:数据建模• 推算和估算(均衡可行性和成本消耗)• 缩放参数模型(缩放维度优化问题)• 建立概率模型(二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比)第四步:数据挖掘• 选择合适的机器学习算法(蒙特卡洛模拟,相似度计算,主成分分析)• 大数据考虑用Map/Reduce• 得出结论,绘制最后图表循环到第二步到第四步,进行数据分析,根据图表得出结论完成文章。

数据作为人类活动的痕迹,就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求,数据才可能为你所用。1. 数据为王,业务是核心• 了解整个产业链的结构• 制定好业务的发展规划• 衡量的核心指标有哪些有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。

然后根据业务当前的需要,指定发展计划,从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标(KPI),并且对几个核心指标进行更细致的拆解,当然具体结合你的业务属性来处理,找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。

2. 思考指标现状,发现多维规律• 熟悉产品框架,全面定义每个指标的运营现状• 对比同行业指标,挖掘隐藏的提升空间• 拆解关键指标,合理设置运营方法来观察效果• 争对核心用户,单独进行产品用研与需求挖掘发现规律不一定需要很高深的编程方法,或者复杂的统计公式,更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉,因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示,需要使用直觉与观察(数据可视化技术来呈现)。

3. 规律验证,经验总结发现了规律之后不能立刻上线,需要在测试机上对模型进行验证。P.S.数学建模能力对培养数感有一定的帮助数据分析推荐书单 《Head First Data Analysis》:深入浅出数据分析电子工业出版社的经典书目系列,从数据分析基本步骤开始、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。图比较多,适合入门。

《Head First Statistics》:深入浅出统计学推荐理由同上,适合入门者的经典教材。 《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》:R语言实战R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合,堪称经典。《数据之魅-基于开源工具的数据分析》:数据之魅作者是华盛顿大学理论物理学博士。

这本书是数据分析的经典之一,包含大量的R语言模拟过程及结果展示,例举了很多数据分析实例和代码。《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》:数据挖掘技术作者是Data Miners的创办人,有二十多年的营销和客户关系管理结合数据挖掘的经验。详细介绍了作为一个数据挖掘团队需要的知识体系,包括数据库、SAS使用、统计学、机器学习、数据可视化、如何访问用户收集需求、如何写论文与沟通等等。有条件的建议看英文原版。

先把这些花时间啃啃,数据分析的理论部分就基本入门了,根据实际情况还需要结合你的业务需求来进行系统的学习。

数据分析需要掌握些什么知识?

数据分析员是从事基础数据分析的人员,

能够进行较高级的数据统计分析和

模型建立,

负责企业销售、

会计、

客服、

人事行政等部门数据来源的采集、

分析,

报表设计和呈现。

数据分析员是由数据分析行业主管协会—中国商业联合会数据

分析专业委员主办,

通过考试者可以同时获得工业和信息化部和商业协会颁发的

职业技能证书,

该证书代表数据分析人员的技能水平,

是企、

事业单位选拔和聘

用专业人才的主要参考依据。

面对如此巨大的市场需求,

中国商业联合会数据分析专业委员会推出了数据

分析基础项目。

数据分析需要掌握哪些知识?

数学知识

对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。

分析工具

对于分析工具,SQL 是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,另外,还要学会一个统计分析工具,SAS作为入门是比较好的,VBA 基本必备,SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如 Matlab)可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足,学习曲线比较陡峭。

Python 适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以,如果你想在这一领域有所发展,学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。

要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的,你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然,编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到:Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础,数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

逻辑思维

对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上,其实包括的范围很广,做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师,能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告,能清楚地展示数据,就达到目标了。对于稍高级的数据分析师,需要使用更有效的数据分析工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力,也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议,所以,你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。

懂数据分析是什么意思?

数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步:
  
1.探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

  
3.推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

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