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50K,14薪,华为后端开发挣钱有多野?

Python绿色通道 2021-06-11

你认为,一名高级的数据分析师,应该具备什么样的能力?


是对数据分析背后的理论基础,像统计学、数学、经济学等如数家珍?还是对Excel、Python、BI工具运筹帷幄?


亦或是对数据库、数据仓库、数据挖掘工具了如指掌,分析任何量级的数据都不在话下?


抱歉,这些被你对标为「高级」的能力,其实只是数据分析师的入门技能。



想进阶为高级,你忽略了,技能之外,对业务能力的锤炼


这也是为什么市面上80~90%的数据分析师,都是一个小蜜蜂,做的几乎都是给其他业务部门取数的活。


那么,高级的数据分析师在日常工作中,都是运用怎样的逻辑和方法,进行数据分析的?


01.

搭建指标体系

是进行数据分析的第一步


很多数据分析岗位招聘的要求里,会写“具备构建指标体系”这项能力。在面试中也经常会遇到指标体系这类问题……


怎么去判断哪些是最重要的指标?

比如,淘宝有非常多的重要指标,比如日活、月活、留存、GMV等,如何去选“最”?


这个时候,数据分析师首先要做的就是 构建合理的指标体系 ,多维度的分析、解决业务方的问题,并提出建设性意见,才能体现出数据分析师的价值。

什么是指标体系?


如果你在电商公司工作,可能会听到这样的对话:“大概卖了1万多单吧”、“有很多人都申请了退款”、“感觉咱们的产品需要优化”。

同事之间闲聊没什么问题,但如果是向领导汇报或者是在回答业务部门问题的时候,一定要用准确的数据和指标来描述清楚。例如上边的对话可以变成:

“截至11月12日成交的10450单中有3690单申请退款,退款率35.31%。”


用一个指标“退款率”说清楚产品的购买情况。不过,在实际工作中,一个指标往往没办法解决复杂的业务问题。

这就需要使用多个指标从不同维度来评估业务,也就是指标体系的搭建

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指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标,系统化地组织起来,通过全局解决单点的问题。它主要由指标和体系两部分组成。

指标使得业务目标可描述、可度量、可拆解,它是业务和数据的结合,是统计的基础,也是量化效果的重要依据。

体系是由不同的维度组成,而维度是指用户观察、思考与表述某事物的“思维角度”,维度是指标体系的核心。没有维度,单纯说指标是没有任何意义的

指标体系的重要性


指标体系之所以这么重要,是因为通过它能获得——更全面的业务视角,产品经理能直观发现问题所在。

构建完整的指标体系是埋点、取数、分析等工作的大前提,打好这个基础才能避免:

指标混乱:找不到想要的数据

指标重复:不知道该用哪个数据做决策

没有重点:不知该从哪些数据入手理解公司业务


此外,要想让指标体系发挥最大的价值,还要建立在对其合理运用上,这就需要搭配正确的数据分析路径。

02.
大厂都在 用的
数据分析逻辑与方法

上述提到的拆解数据,搭建指标体系其实是在考验快速定位问题的能力,即找到病因。随后,数据分析师需要做的就是进行分析

做分析


高级的数据分析师必须明白,一切增长都离不开产品背后的核心——「用户行为分析」

在过去,多数人都在关注PV、UV、跳出率、访问深度等统计指标,但它们只是数据汇总整理的结果,没有分析,更不能拿来指导业务增长。

只有通过用户行为分析,我们才能细分出最有价值的用户,并利用有限的营销资源重点投入,从而使投入产出比(ROI)获得最大化。

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用户RFM模型

因此,掌握RFM模型、漏斗分析模型、归因模型等用户行为分析方法,才是产品经理运用数据驱动产品的王道。

做报告


完成以上工作后,作为职场人,还必须具备运用各类高级可视化图表「表成绩」+「做报告」的能力

同样在工作,为什么有的人干活快、下班早、加薪多?那是因为这个时代,一张图表,胜过千言万语。

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Tableau数据可视化

用数据讲故事紧抓老板眼球,才能在公司获得更大的话语权和晋升机会。

至此,数据分析算是完成了。不过数据分析师的业务形态五花八门, 只此一种方法路径显然不够用。

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一些常见的大厂面试题,在课程里也都有详细解答,如:

Python在数据分析中的具体应用?
怎么拆解XX业务,获得指标体系?
发现获客环节的新用户数减少,你会如何分析?
……

机会总是留给有准备的人的,在就业大环境不太乐观的情况下,你更要为自己做好充足的准备!所以,强烈建议你不要犹豫!

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首先,如果你是对自身职业发展规划不清晰、有困惑,想拿Offer、进大厂的学生,不要犹豫,这门课程很适合你!

其次,这门课程也适合0基础想要做数据分析的小白,或是0-3岁的数据新人来学习。

最后,数字化时代需要更多的复合型人才,尤其在互联网行业。

所以,如果你是运营、产品、财会等其他岗位,掌握数据思维与分析方法是你给产品定方向、给业务做增长的利器,让你在日后工作中拥有更多话语权。

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Q:怎样报名课程并开始学习?
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