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深入浅出的分析“数据分析师”这个行业
2016-02-02
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深入浅出的分析“数据分析师”这个行业

深入浅出的分析“数据分析师”这个行业，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，数据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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