松子: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。

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松子
认证作者

松子(李博源) 微信公众号:songzi2016 数据分析网特约作者,自由撰稿人,数据产品&数据分析总监。2000年开始数据领域,从业传统制造业、银行、保险、第三方支付&互联网金融 、在线旅行、移动互联网行业 ; 个人沉淀在大数据产品、大数据分析、数据模型领域;

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