初級數據分析從業者的進階指北

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作為一個在數據分析領域浮沉五年的從業者,筆者將結合自己的經驗,為我們分析初級數據分析從業者該如何進階?

整理了一個互聯網數據方向的淺顯介紹,希望能讓更多局外人知道這行的內容,不被無良商家營銷洗腦。

就從這5個方向,蜻蜓點水地科普分享下吧:

01 一個從業者的自白

做了5年多數據方向,一直在互聯網行業。從苦逼的分析師,到后來看起來高級的做策略,到正式轉型為數據產品經理,以及最近跳槽變成風口的豬——AI產品經理。自我感覺職業生涯的主線一直都在,同時又有不同的角度,對數據分析這個事兒可能會有不同于別人的一些看法吧:

這里以問過一些想轉行的小白的回答為例:

  • 有人是因為自稱社恐,覺得數據分析只需要跟數據打交道就好了;
  • 有人信了網絡營銷課程,覺得這個方向會有高收入;
  • 有人覺得數據驅動企業決策,想想就有存在感;
  • 有人覺得這是一個越老越吃香的崗位。

以上看法的正確性如何呢?

后續的介紹中自會解答。

02 數據分析到底是啥

接著咱們再換個角度,看看企業是怎么定義數據分析的。我在拉勾網上用這個關鍵詞搜了下,同時限制在3~5年的工作經驗,以便排除掉一些特別高階的崗位。

根據崗位描述,大部分可以歸成4類:

  1. 數據挖掘方向是一個比較偏技術的活兒,要求會各種看起來很高深的工具和語言還有算法,但其實他們也經常自嘲為“調包俠”、“高級工具書應用者”;
  2. 業務分析是互聯網行業中數據分析的主力軍,要求你不僅懂數據有邏輯,還能給業務出謀劃策,類似軍師智囊的定位。
  3. BI報表方向是一群SQL boy/girl,他們本來目標是商業智能工具,但實際被要求成了人肉取數機,或者數據底層清道夫;
  4. 還有一個方向之前沒注意到,就是數據分析+職能方向,比如財務、HR。

看來看去,還是看看數據分析從業者眼中的自己吧。他們日常都在干嘛呢?

日常監控占絕對大頭、效果評估其次、業務決策和專題研究占比最小。但其實在數據分析鵝們的心中,多么希望這個比例是倒過來的啊!

為啥呢?

等你知道了每項具體是干嘛的,你就有答案了。

日常監控,就是各種時間節奏的報告。從人肉寫就的EXCEL、WORD或郵件形式的日報、周報、月報,到開發出自動化工具后解放勞動力,讓業務方自己看數據。一旦某個指標出現的漲跌,就要第一時間分析原因,給出合理的解釋。很日常、很瑣碎,經常會打斷數據分析鵝的時間。

效果評估,相對日常監控更全面系統一些。往往是針對某個產品的新功能、或者某個運營活動、甚至是一個新上線的策略算法。需要先基于對業務的了解,搭建一套完備的指標評估體系,最關鍵的就是大家都能認同這個評估標準;然后按此標準去采集數據,最終量化科學的評估。

業務決策是很多數據分析鵝的掌上明珠,但一年也做不了幾次,因為大部分時間都花在日常監控和效果評估上了,而且真正的方向性的決策是高價值的活兒,如果產品經理他們做的了,又豈肯讓他人染指呢?

這里用電腦關鍵舉個例子,為了在存量時代提升用戶數,不得不開源節流,而且往往更重點在截流。

大部分時候,業務決策只需要運用統計分析知識,日常工具其實就是SQL+EXCEL+PPT,只有少量情況會動用機器學習這把屠龍寶刀。輸出的內容都是實打實的可操作建議,至于是否采納,有時候就隨緣了。

專題研究既可以是一份完整的行業分析報告,也可以是一個具體的模型算法策略

這里稍微解釋下算法和策略的差異:

打個比方,搞算法的是種菜的,搞策略的是炒菜的。炒菜的雖然不必要知道這盤菜里的每個組成元素是怎么種出來的,但需要對它們的特點有所了解,基于這種了解把它們組合在一起,形成最終的一盤菜。

這里是拿搜索場景舉個例子,利用搜索數據設計一個競品識別模式。

03 數據分析需要具備哪些能力

我們已經從各種角度了解了數據分析了,接下來就是看看到底需要具備哪些能力了。按照剛才介紹的日常工作項,對應著看不外乎就是工具的使用、方法論的總結、對業務的理解和在企業中做人做事了。

我對每項能力都有些不成熟的小建議:

  • 工具是最顯性化的,所以很多營銷培訓重點都在此,但其實它越到后來越不那么重要;
  • 方法論的話,就簡簡單單的對比、細分、溯源用好了,就能解決很多問題了;
  • 業務理解也是,數據分析不存在埋頭搞技術,脫離實際生活的技術是無用的;同樣,這個崗位不可能是一個孤島。

04 如何快速成長

重點推介《商業模式新生代》+《用數據講故事》,前者可以幫助理解商業、讓你更明確自身工作的價值;后者是本很有產品思維的數據可視化入門書,自始至終傳達的概念都是面向受眾的數據可視化,而非炫技或自娛自樂的作圖.

如果說剛才那些都是招式的話,那量化分析問題、合理運用工具、高效傳達結論就是我個人對數據分析核心能力的抽象總結了,具體的我也不贅述了,都在圖里了。

05 朝陽or夕陽

最后可以聊聊數據分析的未來,我的觀點就是:如果你拿它當一個崗位,那么它其實是可被替代的——80%的業務分析其實都可以被數據產品固化下來,剩下20%的工作才是真正需要人來做的。

但如果你換個角度,把它當成一種能力,就像互聯網+這個概念一樣,形成一種數據分析+的概念,那么它就能接近永生。

最后,如果你問我數據分析都有哪些發展路徑,我不敢胡說些自己道聽途說的,我只能以自己的經歷舉例。如果你一直在數據這個方向上,那么上述路徑可供你參考。我個人體驗一路走來還是不錯的,因為所要承擔的責任越來越大了。

最最后,歡迎理性討論交流~

 

本文由 @鏟屎大將軍 原創發布于人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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評論
歡迎留言討論~!
  1. 對于想要轉行數據分析的小白很有啟發,受教了,謝謝

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  2. 內容有點散……

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    1. 因為站方的小編自主重新編輯了。。。

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  3. 現在是個傳統的電商小公司產品經理,想往這方面轉型,能不能加個微信?

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  4. 寫的很好,學習了

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  5. 作為作者,必須說明下,發布后的內容跟提交審核的內容有較大差異,希望站方在人肉修改之前能征詢下作者的意見,謝謝

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    1. 可以發個原文的鏈接嘛,謝謝啦

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