FacebookTwitterLineHatena

很多數據分析的書籍和課程都是從統計學知識入門的,但大多數的同學可能是非專業出身,在被一堆概念洗腦之後,反而不知道該如何入手。
在實踐中學習是最快的成長路徑,假設你已半路出家或者正在做分析項目,在此過程中遇到的難題,就是你成為分析師所需要具備的能力。
做數據分析師十之八九都會面臨以下情景:
「我們有一堆數,你分析分析吧,看看能有什麼結果。」
有經驗的分析師因為經驗老道,會清楚地知道從什麼角度分析,可以解決哪些問題,適用於哪些場景,預計產生什麼結果,會將業務問題轉化為數據分析問題。因此數據分析師要具備用數據分析思路和方法,具備分析思維來考慮問題的能力。
那作為小白,在沒有項目經驗時候,可以充分利用模仿技能,參考他人優秀的分析思路和方法。實際業務分析的大多數問題都是有前車之鑒可以學習的。很多分析已經是成熟的分析方法,例如客戶畫像,行銷提升,網站運營,信用卡評分,欺詐作弊等等。
學習領會他人的分析思路,轉化為自己的知識,是邁出分析的第一步。

業務知識重要性

所有數據分析師都會告訴後來人「業務知識很重要」,因為大家在踩了坑之後才恍然大悟分析中遇到的很多難題問題都源於對業務的不了解。數據分析可以說是一門通用的技術,可以運用於各行各業,但是想在行業中成功則需要結合行業知識。
例如,同樣是對客戶進行分析,互聯網電商的客戶與保險客戶具有明顯區別,前者重視來源,活躍度,購買率,流失率,後者關注渠道,報價,理賠風險,投訴。業務知識包括這種大方向的行業知識,也包括公司內部特殊情況,了解得越詳細可以避免繞很多彎路。
例如,有些行為是內部人員參與的造成的數據異常要提前做處理,有些業務開展是帶地區特性的,分析時候要區分對待等。

惡補專業知識

當模仿別人的分析思路和方法時候,分析大方向已經確定了,具體部分需要結合自己的項目情況進行細化。如果只是簡單的數據匯總就能解決的問題就可以直接進入實操階段,但是如果發現需要運營一些複雜的分析方法,則不得不惡補專業知識。
例如做行銷提升,看到多數分析思路中都提到了產品關聯分析。什麼是產品關聯分析,需要具備哪些數據,用什麼演算法,結果怎麼應用,產品關聯分析適不適合你目前的場景,這些問題需要惡補分析知識才能回答出來。

眼花繚亂的分析工具

真正做分析時候,你會發現市面上有太多的分析工具,需要掌握的實在是太多了,其實不必糾結於此,依據個人能力,配合當前的數據分析環境,適用的工具自然會被選出。
數據分析過來人都會說80%的時間都在做數據處理工作,所以數據處理能力是必須的,簡單工具有Excel、SQL,複雜的有R,Python,Java。商業工具的報表FineReport報表製作軟體,SASS。

FineReport報表與BI商業智慧軟體-如何快速成為數據分析師?

finereport

FineReport報表與BI商業智慧軟體-如何快速成為數據分析師?

finereport

FineReport報表與BI商業智慧軟體-如何快速成為數據分析師?

finereport

然後分析建模的能力,鑒於目前有豐富的演算法與成熟的模型調用機制包括商業軟體,開源工具等,多數時候僅需要懂得演算法原理,然後在實際中調用工具實現即可,不必驚慌。最後是分析結果展示能力,如果是報告或報表則需要運用圖表,有效表達分析觀點,使分析結果一目了然。圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等,需要掌握一定技巧。如果是線上應用則需要掌握部署的能力,利用介面調用連接分析與業務。

啰嗦了很多,總結一下數據分析師應該從思維開始,以業務與專業知識為助力,以實際動手操為入口,開啟新征程~
如果你領導你同事是數據分析大師的話,不要猶豫,趕緊買兩斤大閘蟹膜拜吧!

喜歡這篇文章嗎?歡迎分享按讚,給予我們支持和鼓勵!

熱門文章推薦

立即試用,可獲取更多 報表範本和案例

免費試用