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数据分析-认知浅谈
2021-07-22

本文摘要

过年前的一个下午,有幸听到了快手宋世君老师关于数据分析的直播;直播中,他讲述了自己对数据分析的一些理解,并且和线上的同学有QA的互动,听完整个直播让自己有对数据分析师有了醍醐灌顶的理解,自己为了更好的理解也听了录播两遍,下面我将直播中的重要内容整理成文字分享给需要的朋友们。

问:怎么理解数据分析?

“分析”本身是一种定位,一种目标的实现。像商业分析、战略分析以及用户研究都是分析,只是用的工具和目的上的差别。


而“数据分析”职能是三个学科的交叉结合,这三种学科中:重要程度从上到下,容易学习程度从下到上。尤其商业思维是潜移默化一点点掌握学习的。


商业思维


量化的科学方法论,如统计学、商业分析、财务模型、经济模型、社会模型


数据处理技能,如SQL、python、Excel

问:数据分析师在公司里是什么定位?

越来越多的公司开始重视数据,做数据驱动业务。对于数据驱动来说,需要做到数据能力建设和数据文化建设:


能力建设:底层数据库、数据工具、数据产品的搭建;


文化建设:分对内文化建设和对外文化建设;


所谓对内文化建设是指:数据团队内部对自己的定位认知;


对外文化建设是指:外部即其他团队对数据的认知以及对数据团队的认知;具体来说就是让大家有以下的认知:


数据是有用的(一类公司会认为数据没有用,一般是历史悠久的企业)


认为数据万能(事实上数据是有局限性的)


数据职能合作的认知,和数仓、产品、运营以及领导之间的关系


能力建设和文化建设是同等重要的,但是大多数公司将重心放在能力建设上面,文化建设却跟不上;这就会造成大家都以为数据只是工具,且也会把数据分析师当成取数的人。


所以,要看一家公司对数据分析师的定位,就要看这家公司的数据能力建设程度和数据文化建设程度。

问:数据文化怎么建设?

需要一个能力很强且对数据有非常强的认知的leader去做;


2 作为个人,自己做些亮点的东西去影响周围的人,但是比较难产生效果。


一般都是自上而下,有高段位的人影响管理层去建设文化。

问:数据运营、分析师和算法的区别?

数据运营:把数据作为拿到业务结果的抓手, 要对业务结果负责, 这些是数据运营;


数据分析:需要兼备定量能力和业务思维;在保证科学性与中立性的前提下,通过数据做业务发展的催化剂,数据驱动来补足直觉驱动的短板;解决的是数据的离线问题,白盒解决问题。


算法:基于数据做实时的在线实现,是数据的再应用,黑盒解决问题;

问:数据分析师如何选公司?

成立太早的公司不建议去,没有数据土壤;选择有一定规模的新型的公司,他们重视数据且有数据文化建设,数据会对标国际发展水平;初期发展的公司更多是要做数据基建,需要数仓和工程类的员工,不适合数据分析师。


数据最好能做到横向拉通,而不是完全分散在各个业务部门下,这种不适合数据文化的建设;


尝试不同的业务去做数据分析,目的是了解不同的业务,提升业务经验。从而实现自己的业务思维从点到线到面;因此,也尽量选择公司文化比较多元,业务比较复杂的公司;

其他的QA互动

Q1:互联网红利殆尽,互联网公司全员数据分析培训,数据工具提升,想做到人人都是数据分析师;那对于数据分析师岗位是不是会面临淘汰?


A:应该这样做,有数据产品或者数据工具能替代日常的基本数据分析,这对数据分析师是好事。这样我们就能有更多的精力去做更深入的分析(第二类)。


数据分析工作分两类:一类是明确数据框架的数据沉淀,以后会慢慢被各种产品替代;一类是:定义业务问题并且框架化这个业务问题,用数据化的方式描述业务。


Q2:怎么看数据分析师门槛?


A:数据分析师是门槛很低的岗位,但是是天花板很高。真正做精是很难的。


Q3:数据分析和业务之间的关系?


A:相互成就的关系;分析是基于业务场景来做,而且能反哺业务。


Q4:国内互联网公司和国外互联网公司在数据分析上有什么差异?


A:国外互联网公司的数据基建做的比较好,如数据产品工具完善、数据质量有保证;这样数据分析师工作效率就会比较高。

国内的话,业务丰富度和复杂度高于国外。


Q5:数据分析师非常重要的核心竞争力?


A:批判性的思考,质疑的能力。


Q5:如何保持自己的竞争力?


A:软能力的提升,如商业思维、沟通能力、汇报能力。

-END-

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