每一個搞資料分析的,都要明白這個問題

語言: CN / TW / HK

年後,各個公司又湧進一大批新人,一些資料分析師也發現自己的處境也越來越尷尬。
 
  • 自己以往要花很多時間的取的數,實習生兩個小時就能跑完。

 
  • 和新同事去對接的時候,發現他們對業務的認知比自己還全面。

 
  • 業務部門逐漸把一些基礎的資料工作接手過去,自己開始閒了下來


······
 
慌不慌?肯定很慌,有很多人也已經偷偷投簡歷,甚至請假去面試了。
 
但結果往往不盡如人意。
 
看看現在的招聘需求就能發現,在招的資料分析師基本都要求——
 
會搭建資料指標體系,有業務認知,在面對具體問題時知道如何歸因、從哪裡入手、如何做AB測試等。
 
 
不妨自查一下,你能滿足幾條?
 
01
資料分析師,不是“跑數的”
 
不得不說,有的人雖然幹了好幾年資料分析,掛著【資料分析師】的title,但就是個人肉取數機。
 
每天的工作就是根據各業務部門的需求跑資料,一旦談到業務,方案等,就一問三不知了。
 
拿一個最常見的問題為例:
 
你負責的業務線最近新使用者的留存比較差,能不能從資料角度分析原因,找到解決辦法?
 
如果是上述的資料分析師,只能查一下該業務線DAU,跳出率,留存時間等資料,交給產品經理,就算完成了。
 
這種資料分析師是最常見的,常被調侃叫茶樹菇 / 表哥 / 表姐”,也是我很多讀者的工作狀態。
 
老實說,隨著提數工具越來越先進的今天,這種資料分析師的生存空間,越來越小。
 
還有很多資料分析師可以採用由上至下的思維方式來分析。

通過【使用者畫像-尋找差異-差異量化成指標-問題假設-改進方案-驗證】等流程,發現原因是四五線城市使用者不喜歡現在冷啟動推送的產品。


這類資料分析師,在目前階段,是比較受歡迎的,但很容易到瓶頸,因為依舊是指哪打哪,沒有自己的業務思維。
 
最高階的資料分析師,一般都是各大廠的資料總監、專家等。
 
除了業務需求的資料分析之外,還有自己的一套資料模型,會去了解下行業的平均資料,看一下競品的模式,從深層次發掘業務的亮點,和領導、業務協作,提升整個產品的表現。
 
02
資料分析師的三個關鍵能力
 
如果你還處在取數階段,不用慌,這是個必經的過程,但是工作了三五年,還被叫表哥表姐的話,就很危險了,你需要馬上提升這三項能力:
 
資料分析工具,這是基礎不用說。
 
但不要以為只會 Excel、SQL 就行了,想再多拿薪資,建議你們把 Python、Tableau、Power BI 等常用的資料工具都學會。
 
分析方法和模型,這是進階。
 
到這階段了,只是掌握工具肯定是不行的,需要掌握資料分析方法和模型,起碼知道在哪埋點、如何定位核心問題、如何建立長效統計模型。
 
深刻的業務認知,這是你的價值。
 
你只有抓住業務本質,你分析出出來的結論和報告,才有建設性 ,能影響決策甚至提升業績表現。


資料儀表盤
 
掌握以上三點的資料分析師,不論是大廠還是高薪,都不是問題。
 
03
如何躋身優秀資料分析師行列?
 
其實很多資料分析師不是不想學,而是不知道怎麼學,去哪學,怎麼學才有用。
 
鍛鍊的方式其實有很多,比如去看一些分析報告,琢磨他們的思路,多和業務部門溝通,主動思考等等,都是對我們的工作有益的。
 
難就難在,但大部分人的工作都侷限在小公司小專案裡,根本接觸不到什麼大的案例,用不到什麼高階工具,更不要提拆解、分析了。
 
這時候,你就需要一門能夠幫你提升資料思維、完善資料分析技能的課程,而且是那種能真正帶你講業務,講實操的。
 
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04
可能是史上最超值的課程內容
 
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