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3组技能决定数据分析师是否skr

2018-08-31 17:43 黄学


最近接到了不少大学生的电话,我认为有必要写给未来即将入职数据分析师的你们。3组技能决定你的数据分析师职业生涯是否能够更好的发展。三组能力分别是基础技能、业务理解能力以及思维能力。

 

01

基础技能

扎实的理论基础+分析工具的使用


(1)理论:管理学原理、应用统计学、结构化思维、所属行业理论知识

(2)工具:SQL、Python、Excel(PS:SAS应用于金融领域比较多,R语言和Python精通一个即可,Tableau\Power BI会一个即可)

 

想要入职数据分析师,首先基本门槛会以技能工具作为考量,目前互联网公司主要要求SQL、Python\R语言,Excel,在日常工作中Excel应用的其实还是比较多的。

 

对于理论知识,我们也是有必要学习的,理论通过工具实现应用的价值,我们要知原理,要在乎行业特点,要懂得管理常识以及结构化思考,这是我们成长的规律。

 

 

02

业务技能

深度了解垂直行业的业务知识,

洞察影响因素


所有底层技能的东西是逻辑,类似编程学习,语言学习,将词汇按着逻辑表达即应用。

数据分析师的成长,离不开对于业务底层逻辑的深度思考,这种思考决定了数据分析师价值的高低。

 

一个组织的目标是成长,成长就需要避免受伤和持续茁壮,那么数据分析师成败在于对业务的理解。

 

例如用户分析:

你会套用各种理论,例如AARRR模型,北极星指标等,你讲数据分析指标设计的特别好,但是随着投放数据的增加,转化效果不是很好,可能原因都是什么?


1)不同产品的发展阶段,看的数据不同:

产品早期在乎第一功能,我们要判断界面、业务设计哪些具备效用,我们要判断用户对颜色偏好、文案的偏好等等;


2)数据提升,复用运营手段漂亮的数据不在继续

假设检验的前提是深知所有影响因素,我们的判断不能浪费,支持所有运营的决策,需要非常强悍的理由,进行A\B测试要注意很多细节,我们收集数据和分析数据的过程,要做到应用的级别,对于专业要深谙到骨髓。

 

03

思维能力

有数据思维


学会如何通过结构思考的方式处理业务,并且懂得如何平移你的理论知识。

 

数据=信息,量化人体感官所有接受的信息,数据分析本质是支持管理决策,数据化管理是将之后1周、1月的报表,变成了实时的监控。经验的总结变成有理有据,所以所有的管理者都需要具备数据思维,判断成长的因子和哪些影响因素相关,判断业务的衰退和哪些因素有关,分析、假设、验证、趋势、聚类、相关、匹配,数据分析的过程,本身就是通过技术手段,加快我们的判断。


作为数据分析师,本身就要具备更完备的思维方式,进行逻辑思考。

 

10年前在撰写学术论文的时候,在处理用户行为数据的时候,用到SPSS、Amos,10年前国外的咨询公司还风生水起,现在纷纷逃离CBD,时代的变化,让数据更多,更健全,更具备价值,成长在这里是适应和生活,而不是生存。底层的逻辑和业务的理解,是所有人都要具备的,新的技术手段,只要有效用,就要迅速掌握,对于应用来说,理论只会越夯实,技术只会越方便。

 

所以,加油,数据分析师,我们会越来越skr。

 


 
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