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数据分析之痛——如何让数据分析工作体现价值

2021-12-30 00:35数据分析 人已围观

简介1、设计了完美的报表体系,每天保质保量更新报表,但好像依然得不到领导的重视。 3、没有分析报告任务时,报表可以自动更新,取数也是自动化,那就好像无所事事了。 相信上面的...

  1、设计了完美的报表体系,每天保质保量更新报表,但好像依然得不到领导的重视。

  3、没有分析报告任务时,报表可以自动更新,取数也是自动化,那就好像无所事事了。

  相信上面的困惑是不少做数据分析工作的同学都或多或少遇到过的,这些困惑如果不解决,会让我们沦落为俗称的取数狗。

  工具常用的工具就是Excel、SQL、Python、R语言等。很多同学为了证明自身的价值和不可替代性,会不断地追求对于工具的精通程度。例如,画各种精美的图、添加动态交互元素、研究各种函数等等。

  工具掌握程度固然是越精通越好,毕竟这可以扩宽问题解决思路和提高工作效率。但一门心思扎进技术而忽略其他,就会在场景化应用和可实施性上缺乏价值体系。

  挖掘挖掘就是数学理论:入门的有统计学基本知识,专业的有机器学习常见模型,更深层次的有深度学习。毕达哥拉斯曾说过:“万物皆数!”正是类似于这样的理论支撑了数据分析的合理性。所以这就导致了很多同学沉迷到了对数学理论的专研,学习各种各样的模型,好像做数据分析不会点模型就很low似的。

  诚然,数学模型被证明了在数据分析中的作用,但这也是要视具体而定的。常规的数据分析基本的统计理论就足够了,是没有必要建立模型的,模型是有成本的,而且有效性还不一定高。最重要的是,领导根本不在乎你使用了什么模型,你跟领导讲模型只会让他认为你是在故意为难他,凸显你自己。

  数据数据就是量化的业务数据,包含结构化数据和非结构化数据,一般常用的都是结构化数据。

  问题数据分析必须是带着问题进行地,没有问题的引导就会让自身迷失在数据的海洋里。

  有效方法一个分析报告必须得有结论,这个结论不能仅仅只是对问题的确认,还必须得包含解决问题的有效方法。请记住,是有效方法!这就要求你所提出的方法是必须具备可行性的。

  举例来说,你通过分析证明了业绩的下滑是由获客量降低导致的,改善的方式就是通过增加广告营销的投入。试问,这方法有效吗?任何领导都知道只要砸钱就会有流量进来,但问题是要砸多少呢?怎样砸?

  通过呈现的有效方法可以将领导从一堆的报表中解放出来,省却领导自身看一堆复杂的指标的时间,久而久之,领导有什么问题的第一反应就是咨询你的意见,这时,你不是领导的心腹和军师都难了。

  我们通过拆解数据分析的定义,获得了数据分析工作的关键词,对每一个关键词进行了深入分析。最后我们会发现,最能体现数据分析师价值的地方在于有效方法。

  知易行难。寻找到有效方法是一件难度非常大的事,它不仅要求你具备非常高的业务理解度,同时也会要求你具备丰富的分析知识储备量。但最重要的前提是:需要结合业务和数据进行深度思考。思考能使我们对已有知识进行进一步的加工,获得我们不知道我们所知道的知识,拉开和其它分析师的差距了。

  最后总结一下。数据分析工作必须以结果为导向,这个结果就是有效方法。做到这一步,你就是佼佼者了,如果还能进一步完成有效方法的推进、跟踪、落实、改进的PDCA循环,那你的运营能力又将得到体现。一个数据分析师不过既具备量化的数据分析能力,同时还有不错的运营能力,那你的价值体现就足够让你成为高层管理者的后备人选了。

Tags: ─数据分析 

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