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数据分析”湿” 的道 (一)
2016-02-20
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数据分析”湿” 的道 (一)

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。


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?
数据分析师解决问题
　　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
         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，邮件日报，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，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，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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