数据分析工作的几个层次

作者: 绿玉 | 来源:发表于2015-10-09 08:42 被阅读1262次

    1、会看数

    理解业务后,整理指标框架

    为分析目标选择合理的指标,确定指标计算方法

    用恰当的表现形式呈现出来

    2、会结合商业敏感性去看数

    看数vs结合商业看数,最大的区别就在于,前者仅给出了数据,趋势也好对比也好,后者给出了判断。判断包括,某业务好不好,某指标是否存在问题,如果有问题原因在哪里

    这些判断,就是最有价值的观点,他们并不是从数据里蹦出来的,是要跟业务紧密结合后,通过数据分析师的逻辑思考加数据印证得出的。

    3、会做数

    数据分析和数据 产品是两个截然不同的工作范畴,但就像玉女心经一样,需要双剑合璧才能发挥无穷威力。当然同一个人既负责数据产品又负责数据分析,会从头跟到尾最好,这样数据从哪里来用到哪里都非常清楚,可以形成生产数据和应用数据的良性循环,但是人的精力总归是有限的,最终还是要靠团队合力来完成这两项工作。

    不过,我个人的经验是,用产品的思考,迭代、文档化、明确产出来管理数据分析工作,会效率更高。但对产品细节知识的管理和积累,是我现在的痛点:技术原理理解能力差,经常记不住数据产品细节。

    4、会应用

    用2的结论来指出业务需要作出怎样的改变,或者发现了哪些新的机会。如果能结合国内外的竞品、行业趋势,那当然更好啦。

    昨天ZY说的很有道理,不应该只知道数是多少,还应该知道数应该是多少,可以做到多少。

    5、会创造

    用数据去创造数据,发现新的机会。

    参考资料:车品觉《决战大数据》

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