数据分析工作的思考与总结
基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握,通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析,达到对现有问题or主题的探索与剖析,最终实现业务问题的解决or优化。
1.什么是数据分析?
基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握,通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析,达到对现有问题or主题的探索与剖析,最终实现业务问题的解决or优化。
2.数据分析需要的知识、技能及工具?
业务知识:最重要
业务分析能力:业务问题的拆解、探索与定位,也包括一些思维导图工具的使用(VISIO,XMIND,MINDMANAGER)
数据分析能力:基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握SPSS,R,PYTHON等。
数据提取能力:在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力(SQL使用能力)。
数据处理及展现能力:主要指excel及ppt的使用,也有信息图制作能力的要求。
较强的沟通能力:能无障碍的理解业务人员(包括产品经理)及技术人员的想法并与之进行沟通交流
3.长期只处理数据的诟病【for分析人员】?
对于分析人员来说,若无实际分析经验,但经常提取数据,作为一个数据库工程师的角色开展工作时,容易形成一种惯性思维:从数据角度出发去看问题。这是很危险的,因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据,同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和ETL处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据,若不清楚业务流程,业务知识,很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往,这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了,进而任何分析,出发点都是错的,分析过程和结果可想而知。
4.对于“数据敏感”的理解?
数据敏感主要包括三方面:对异常or极值数据识别的敏感;对特定数值背后代表的业务含义的敏感;对业务数据重要、机密程度的敏感;
5.如何体现一个数据分析人员的工作能力强弱?
相关学历背景及工作年限;
对数据预处理的重视程度;
对细小业务问题解决方案及流程的抽取固化能力;
算法知识的应用能力;
业务知识的深度和广度;
任务的整体把控和分配能力;
沟通及表述的逻辑清晰程度;
6.数据分析人员、应用型数据挖掘人员、算法型数据挖掘人员的区别?
数据分析人员算法应用比较少;
应用型数据挖掘人员在数据预处理及模型调参上下的功夫最多;
算法型数据挖掘人员在数据预处理上下的功夫叫少,模型理解及实现能力较强,偏开发;
7.数据分析人员的角色定位——企业贤内助
工作内容上:精准营销时的用户群筛选及营销数据方案的确定;业务现状的拆解与分析;业务问题及业务发展瓶颈的监控、探索与分析;数据产品的数据逻辑及模型的方案确定。
沟通对象上:基于数据分析结果进行决策的中高管理层;各业务部门业务决策的管理人员;运营部门的运营支撑人员;数据库权限管控的技术人员;产品设计及优化的产品负责人。
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