谈一谈数据分析师

1号店数据分析总监

王颖祥数据分析师未来10年最朝阳职业

来源:百度指数大数据VS数据分析师

数据分析师最有前（钱）途的职业

10W+20W+

30W+

50W+

60W+

1年3年5年8年10年+

江湖传闻的数据分析师之神篇

江湖传闻的数据分析师之“民工”篇

来看看几个似曾相识的场景

场景一：开会数据又“打架”

A公司管理层会上，张三部门领导给出的数据说XX指标是在上升了。李四部门领导给出完全相反，XX指标是在下降了。等讨论完数据口径，会议时间到了。

老板内心OS ：又白开了，我必须要招个做数据的人，你们就别出数据了。

场景二：脑袋一拍，目标就来

B公司运营团队在做一档大促，活动方案已好，但目标多少。领导脑袋一拍，直接3X！

运营团队内心OS：领导，到底还能不能好好的玩耍？不是说好数据化运营的吗？

场景三：亲，快给我数据

亲，昨天要的数据需求好了吗？分析师内心OS ：今天又要工作到明天

亲，明天老板开会，给几个数据吧！分析师内心OS ：XXX，我刚到家又要加班

亲，销售掉了，看是不是数据有问题？分析师内心OS :明明就是你业务掉了。

场景N：未完待续

数据价值层级

看数据

用数据

依赖数据

•让业务方准确、及时、完整看到数据

•报表/取数

•业务方通过数据做出决策

•异常监控/专题分析

•数据嵌入到业务日常业务流程

•数据智能化系统/数据产品

数据变现

•利用数据来赚钱

•数据产品/数据服务数据分析师解决什么样的问题

数据分析师是从数据的角度帮助大家监控、定位、分析、解决工作中的业务问题，然后通过数据产品把“洞察”、“知识”沉淀下来。例如：

1、发生了什么，发生的频率是怎么样的？

2、为什么会发生？

3、具体的业务问题是什么？

4、现在应该采取什么样的行动？

5、未来的趋势是什么？

6、是否错过了生意机会点？

数据价值的实现案例

案例一

案例二

案例三

商品销售的季节性/关联销售

预测母婴顾客的“年龄”

有顾客不仅为自己买，而且还会为别人购买

数据智能化•数据直接影响业务。例如:恶意用户，智能定价

数据产品化

•通过数据产品化的

方式解决结构化业

务问题。例如:数据

魔方

•知识沉淀/可视化

数据分析/模型

•与业务同事一起沟

通，分析业务问

题，提供建议。

•根据业务需要建立

各类挖掘模型。

报表

•根据业务需要，对

于常规且定期看与

分析数据。与BI开

发工程师讨论进行

相关相关报表开

发。

临时需求

•解决业务一次性，

临时性的数据需求

数据产品（聚宝盆）

数据分析师职位

数据科学家

数据分析师数据分析员数据挖掘工程师

数据产品经理

数据分析师初级挖掘工程师中级挖掘工程师高级算法工程师

高级业务分析师高级数据分析师资深数据分析师数据分析师的“道”与“术”

✓数据库知识(sql）,liunx

✓统计学，数据挖掘

✓挖掘软件(R,SAS）

✓业务知识

✓逻辑思维

✓结构化思维

✓商业/行业知识

✓沟通/表达

✓学习

✓心态

✓………几点经验分享

✓不要把临时需求仅仅就当做一个取数工作。学会梳理，管理代码。

✓把临时需求做为一个了解业务，学习&熟悉业务，发现业务问题的工具。✓不要设计大而全的报表，这种报表基本上”鸡肋”。

✓了解业务，熟悉业务流程，知道行业的发展。

✓对大多数据企业来说，数据主要还是服务“内部”顾客“In God we trust.

All others is bring data.”

--William Edwards Deming