如何成為一名合格資料分析師
「21世紀什麼最貴,人才」,在目前巨量資料時代下,什麼最難找,什麼最貴,實現資料價值的人,資料分析師。

但是對於資料分析師的認識,比較極端,但對資料分析師價值的認識正在回歸理性。很多人對資料分析師的期望,是無所不能,向諸葛亮一樣「指點江山,運籌帷幄」,招了資料分析師,好像一切困難迎刃而解。


的確,好的資料分析師可以在企業中發揮很大的價值,可以對公司未來的用戶行為進行提前預測,從而為行銷人員提供更好行銷參考。例如,以下案例:


女兒竟然懷孕了?!
美國第三大零售連鎖超市Target的一家店鋪,一名男子闖入進行抗議:「你們竟然給我女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券?!要知道她才只有17歲啊」。出於客戶服務的需要,超市經理立刻代表公司進行道歉。

然而,若干天后,這位父親再次來到這家超市,很誠摯的向超市經理道歉,原來女兒真的懷孕了,而做父親的沒有察覺,竟然是一家超市提醒了自己,這位父親感到很愧疚。

送走了愧疚的父親,超市經理忍不住好奇,向公司總部詢問我們是怎麼做到的。原來Target的巨量資料工作部門通過資料挖掘的方法「猜到了」這位女士已經懷孕。


如何「猜到」懷孕

Target的巨量資料工作團隊,通過資料挖掘模型在資料倉庫中找出25項與懷孕高度相關的商品,製作「懷孕預測指數」。比如他們發現女性會在懷孕四個月左右,大量購買無香味乳液。以此為依據推算出預產期後,實施精準化行銷,搶先於競爭對手將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶。這也是前述案例發生的根源。

上面可以看到,Target實際上通過如下幾件事情完成了「猜測」客戶懷孕,並進行行銷的過程。


資料倉庫

-基礎資料的梳理。


資料挖掘

-資料到訊息的提煉。


精準化推薦

-訊息到行銷方案的實現。


母嬰年齡標籤的意義和價值
精準化行銷,提升行銷效率

-預知用戶可能需求,從用戶出發,進行精準化推薦,提升行銷效率。


提前關懷和激勵,增強用戶粘性,提升用戶重複購買

-提前預知未來用戶群的分布特徵,通過行銷活動,關懷並激勵用戶,增強用戶粘性,也可針對性引導用戶進行重複購買。


把握用戶需求,優化品類結構,提升庫存周轉

-根據未來用戶群的分布特徵,預知可能消費狀況,採購備貨時即可進行參考,在用戶未來需求量大的商品上,加大SKU的寬度和深度,減少需求量小的SKU庫存深度,實現優化品類結構、提升庫存周轉的目標

但是現實中的資料分析師,經常開玩笑說自己是民工,是專門「搬磚」,好像沒有做那麼高大尚的工作。在實際中的很大一部分時候是在寫程式碼,取資料,處理臨時需求,一起來看看幾個場景:


場景一:開會資料又「打架」

A公司管理層會上,張三部門領導給出的資料說XX指標是在上升了。李四部門領導給出完全相反,XX指標是在下降了。等討論完資料口徑,會議時間到了。

老闆內心OS :又白開了,我必須要招個做資料的人,你們就別出資料了。


場景二:腦袋一拍,目標就來

B公司運營團隊在做一檔大促,活動方案已好,但目標多少。領導腦袋一拍,直接3X!

運營團隊內心OS:領導,到底還能不能好好的玩耍?不是說好資料化運營的嗎?


場景三:親,快給我資料

親,昨天要的資料好了嗎,要定活動目標了?分析師內心OS :今天又要工作到明天

親,明天老闆開會,快給幾個資料吧!分析師內心OS :XXX,我剛到家又要加班

親,銷售掉了,看是不是資料有問題?分析師內心OS :明明就是你業務掉了。

那一個資料分析師具體工作內容有哪些?企業的價值是如何體現?


資料分析師是從資料的角度幫助公司業務團隊監控、定位、分析、解決工作中的業務問題,然後通過資料產品把「洞察」、「知識」結構化的沉澱下來。例如:


所以資料分析師的工作內容分為四個層面:

1、處理臨時需求:解決業務一次性,臨時性的資料需求

2、報表開發:根據業務需要,與開發工程師討論進行相關報表開發。

3、資料分析與挖掘:與業務同事一起溝通,分析業務問題,提供建議; 根據業務需要建立各類挖掘模型。

4、資料產品化:通過資料產品化方式解決結構化業務問題。


幾點經驗分享:

有臨時需求的企業才是有生命力的企業,為什麼這樣說?

臨時需求的產生來源

新業務出現

業務發展過程中會不斷出現問題

業務發展過程中需要不斷調整優化

管理層各類思考,你懂的

報表不可能滿足所有看資料需求

不要把臨時需求僅僅就當做一個取數工作。學會梳理,管理程式碼。

把臨時需求做為一個了解業務,學習&熟悉業務,發現業務問題的工具。同時與通過各類臨時需求的處理,為業務方提供滿意的,為後續各類工作的開展打下基礎。


不要設計大而全的報表,這種報表基本上雞肋。

對報表一定要進行生命周期管理。

對大多資料企業來說,資料主要還是服務「內部」顧客。

所以一名合格的資料分析師的成長,的確需要經過幾個階段:




能否成為一條合格再到後來優秀的資料分析師,不僅在技能層面要有一定的基礎,更重要的以下幾點非技能層面:






希望以上幾點經驗能幫忙大家,分享自己在資料分析師成長路上經驗,為同行為提供參考。

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