数据分析湿的道一
该篇文章是发于2015年的7月份,计划写一个系列,但是个人发懒,拟定了7个题目到现在只完成了系列的三篇文章;
6月份飞机回程途中,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;
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?
数据分析师解决问题:
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,数据体现可以用五个字词概括,晒数据,看数据、用数据、找问题 、数据变现;
数据价值晒数据,让业务准确、及时、完整的看到数据, 落地是在报表、取数等。
看数据,培养用户看数据的习惯,有抓手勾引到用户;落地在报表,邮件,主动送到手里等;用数据, 业务上通过数据做出决策 ,落地是异常监控/专题分析等找问题, 某一策略、某一feature进行评估分析,支持、指导改进和完善,落地是异常监控/专题分析等依赖数据,给出产品运营、产品策略的长期监控体系(运营来动用户增长和粘性),通过数据挖掘高价值信息推进业务,落地点在数据产品5月24日,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;数据产品呢,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;数据挖掘呢,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我们仅对县级运营商收取一定的加盟费。”范志强表示,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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