boss直聘数据告诉你,数据分析师的就业前景有多好!

数据分析师因互联网行业和电子商务对其需求非常大,所以成为2020年的热门职业,同时薪资水平相比于其他行业也高了很多,而其他传统行业相对来说,无论是需求量还是薪资水平,都低一些。

而随着工作年限的增加,迈过3年工作经验这个门槛,工资水平将直线上升,从另外方面也说明数据分析师是需要累积丰富经验的岗位。市场上对于工作经验的要求还是很强烈,1-5年的经验要求占绝大多数,工作经验是入职成功与否的关键因素。

而各个城市薪资的均值与中位数的差距呢并不大,但是城市之间的区别非常大,北上深杭这四个城市的工资水平远远高于其他城市,广州苏州稍为靠后,中部城市薪资水平普遍低一些,这个岗位少部分人拿着极高的工资他们拉高了整个岗位的平均水平;但月薪10K~20K的岗位不在少数,薪资水平小于6k的岗位主要集中分布于重庆、郑州、成都、武汉等中西部城市。

从学历方面来看,本科是一个分水岭,是否是本科,对薪资水平的影响还是很大的;而本科与硕士之间并没有特别大的差距;博士的薪资水平远远高于其他学历。但从市场需求来看,要求本科占据绝大多数,该岗位对学历的门槛并不是很高,要求硕士的较少,而博士则是凤毛麟角。

如果您想入行数据分析师建议您以下几点:

①如果想要转行,应该考虑北上广深杭这几个城市,这些城市的薪资水平较高;

②行业方面应该着眼于互联网及电子商务等新兴行业,这些行业对数据分析师的需求都较大,而且薪资水平也普遍高;

③工作经验对于该岗位而言非常重要,与薪资水平呈正相关;转行成功以后,迈过3年这个坎,薪资水平会有较大的突;

④根据职业发展规划,修炼好内功: pythonSQL数据仓库数据建模,统计方法等。

如果您对数据分析师这个行业感兴趣,可在下方评论探讨。

通过boss直聘,看数据分析就业前景~

数据分析师因互联网行业和电子商务对其需求非常大,所以成为2020年的热门职业,同时薪资水平相比于其他行业也高了很多,而其他传统行业相对来说,无论是需求量还是薪资水平,都低一些。

而随着工作年限的增加,迈过3年工作经验这个门槛,工资水平将直线上升,从另外方面也说明数据分析师是需要累积丰富经验的岗位。市场上对于工作经验的要求还是很强烈,1-5年的经验要求占绝大多数,工作经验是入职成功与否的关键因素。

而各个城市薪资的均值与中位数的差距呢并不大,但是城市之间的区别非常大,北上深杭这四个城市的工资水平远远高于其他城市,广州苏州稍为靠后,中部城市薪资水平普遍低一些,这个岗位少部分人拿着极高的工资他们拉高了整个岗位的平均水平;但月薪10K~20K的岗位不在少数,薪资水平小于6k的岗位主要集中分布于重庆、郑州、成都、武汉等中西部城市。

从学历方面来看,本科是一个分水岭,是否是本科,对薪资水平的影响还是很大的;而本科与硕士之间并没有特别大的差距;博士的薪资水平远远高于其他学历。但从市场需求来看,要求本科占据绝大多数,该岗位对学历的门槛并不是很高,要求硕士的较少,而博士则是凤毛麟角。

如果您想入行数据分析师建议您以下几点:

①如果想要转行,应该考虑北上广深杭这几个城市,这些城市的薪资水平较高;

②行业方面应该着眼于互联网及电子商务等新兴行业,这些行业对数据分析师的需求都较大,而且薪资水平也普遍高;

③工作经验对于该岗位而言非常重要,与薪资水平呈正相关;转行成功以后,迈过3年这个坎,薪资水平会有较大的突;

④根据职业发展规划,修炼好内功: pythonSQL数据仓库数据建模,统计方法等。

如果您对数据分析师这个行业感兴趣,可在下方评论探讨。

2021年,小白步入数据分析师的绝佳机会!

数据分析师!对统计和数学有浓厚兴趣的应聘者最期待的工作。随着数据呈指数级增长,数据分析现在已成为有吸引力的职业道路。

数据分析是超级技术,有趣且难以掌握。但是,以数据分析师的身份进入这个领域并不像你认为的那样具有挑战性。

首先,要知道眨眼之间就在生成数据。

确切地说,根据《 2021年新冠肺炎预防指南 》,数据分析师已经关键技术角色之一。

该指南还宣称,随着企业开始利用COVID-19恢复后的数据,对数据分析技能的需求可能会保持历史最高水平。从制造业到金融服务再到医疗保健和技术–对熟练的数据分析专业人员的需求预计会激增。

更不用说,教育部门,政府甚至非营利部门都在广泛寻找具有数据分析技能的人才。主要原因之一是因为每个组织和行业都迫切需要数据分析师来帮助分析数据,并将这些数据转换为数字,然后将数字转换为可操作的见解以及对组织的成功有益的推荐策略。

数据分析师所需的技术技能

疫情确实用事实展现出了所有行业对有效处理数据、支持战略计划和关键运营的专业人员的需求。随着行业以惊人的速度发展,对人才的需求也在增长。以下是有抱负的数据分析师在2021年找到一份工作所需要掌握的各种技能。

数理统计:有抱负的数据分析师需要在统计学,线性代数,概率和多元演算等概念上拥有扎实的基础。

编程技巧:Python编程在所有数据分析师中享有盛誉。大约66%的数据分析师认为使用Python感到很舒服。R还用于统计分析,这是数据分析师的另一种流行语言。对SAS拥有广泛知识是一个额外的好处,这是一个希望从事数据分析事业的个人需要掌握的编程语言。但是,从一种行业到另一种行业,选择一种特定的语言开始使用。例如,电信行业更喜欢使用R编程而不是Python和SAS,而对于金融服务,他们更喜欢使用SAS而不是R和Python,所以,不要拘泥于把某种语言学精,可以在工作中不断提升。

机器学习:你将要处理的数据会越来越多,日常任务中就可以包含更多的机器学习。尽管并非每个数据分析师都需要掌握深度学习或了解自然语言处理(NLP),但需要熟悉随机森林和k近邻等术语。

数据可视化:如果你无法用外行能理解的简单单词来解释数据,则数据将毫无意义,这是你需要了解Tableau等工具的主要原因之一,这些工具将帮助你将数据转换为图形格式,图形和图表,从而使业务涉众和决策者易于理解数据背后的逻辑。

分析工具:SQL,Hadoop,Pig,Hive和Spark等工具可以帮助你从数据中提取见解,并进一步提供用于大数据处理的框架。

数据整理:从多个来源收集数据后,你将意识到数据是混乱的。数据整理可帮助你清除数据并解决不完善之处,例如字符串格式,日期格式和缺少值。

业务敏锐度:必须具备深入的业务知识,这有助于数据分析专业人员将他们的研究和发现传达给利益相关者。借助数据,公司可以轻松地最小化成本,最大化效率并寻找新的商机。

数据分析对业务决策的价值

数据分析有权根据数据驱动的证据做出决策。当企业在组织内失败时,就会引起责任追究,没有人对公司负责。借助数据分析,可以排除一切决策陷阱,怪罪游戏,自我冲突,现状和错误观念。

数据具有提高基于逻辑事实和数字的决策准确性的能力。

在当今时代,我们发现企业在高度动态和多变的市场中运作。灵活性,敏捷性和责任感似乎是应对某些情况的关键参数。这只是意味着可以轻松做出决策,而数据分析则是实时进行的。

为自己找到更好的数据分析学习路径

如果你是应届毕业生或即将转行的人,你可以了解一下九道门商业数据分析学院。你不仅可以具备相关技能和项目经验,而且可以获得在数据分析领域中找到工作的机会。有感兴趣的小伙伴可在评论区留言,九九会及时回复,也可以加入我们的社群,和有共同志向的小伙伴交流学习。

数据开发和数据分析之间有什么区别?

数据分析业务驱动,对收集的大数据进行分析,汇总和理解并消化,最大化的发挥数据价值。数据开发则更专门用于严肃的统计建模和算法开发工作。

业务分析:此处的目的是业务驱动,数据没有任何特定标准,方法复杂度低。简单的收入帕累托分析和交叉表可以成为业务分析的一部分。重点是削减和分割业务绩效,以找到支持任何战略的见识。有了数据访问权限并对业务有很好的了解,任何业务人员都可以进行“业务分析” 。这可以在Excel或python任何其他BI /分析工具(Tableau,微策略)上完成。请注意,R,SAS知识不是必须的。

分析:这是所有分析工作的总称。该术语可以指代业务分析,数据分析大数据分析,数据分析,甚至BI。毫无疑问,它不能清楚地说明已完成的工作。这可能是指数据仓库工作,业务分析工作甚至BI工作。

数据分析:随着对“数据分析”一词的日益滥用,人们为更“严格”的数据分析工作设计了另一个新术语。所需数据确实必须足够重要,以对洞察力具有高度信心。请注意,此大小限制因你要解决的问题而异。方法的复杂性可能会有所不同,从简单到复杂。但是,“科学”一词仍在阻止许多术语滥用,但不久之后将要设计(或已经存在)另一个术语。数据分析和数据之间已经存在很大的区别科学概况。前一个术语被广泛使用,而后一个术语则更专门用于严肃的统计建模和算法开发工作。类似于科学研究,基于统计过程的实验和迭代学习,可从数据中获得更多“可靠”的理解。工具是专用的,因此,取决于基础架构,需要专业知识(R,SAS,Python)。不光是要具备一定的具备统计技术知识和良好的编程技能,还必须剧本强大的业务理解能力(都做项目获得)。

可能我简单的讲述无法说明两个主要分支的区别。但是,此图很好地说明了各种专业术语和技能集之间的差异。

(工程方向)

(业务方向)

“工程方向”和“分析方向员”之间是“数据工程开发”是和“项目型分析师”的区别。在许多带有Business Analyst标签的公司中可能会发现工程开发更多适用于少数头部企业对就业端并不友好,并且有年龄限制基本35岁可能会面临裁员,反而大多数项目型分析师(商业数据分析师)职业生涯后期担任高层领导职位,年龄反而成为他们的助力。好了今天就说到这里如果有对数据分析感兴趣的小伙伴可以在评论区留言,数据分析行业本就是大家共同成长,也可以加入我们九道门社区,可以和更多志同道合的伙伴在这里交流。

小白如何成为数据分析师?

根据统计数据,2021年中国将有97,000个数据分析师空缺职位。因此,作为数据分析师,您在就业机会方面将具有巨大的增长潜力。  但是,与这种巨大需求相反,公司在向团队中增加新的数据分析师方面非常不厚道。因为不懂,所以他们很多时候会寻找在最新工具和技术方面非常熟练的候选人。因此,工具也是要基础掌握的,不要觉得做数据分析师只要嘴皮子溜就可以了。

【统计学】
很多人问,数据分析和统计学到底有多大关系,虽然说做数据分析不一定是统计学专业,但是相关是统计知识还是最好有所了解。比如以下统计学知识还是要有所理解:1. 描述性统计信息:基本上是一种汇总统计信息,用于定量汇总数据集的特征。2. 推断统计量:了解这一点,将使您能够使用从总体中抽取的随机数据样本来描述和推断总体。3. 概率分布:学习此方法可以使您为随机变量的每个值提供概率。因此,它将帮助你根据概率从数据中得出见解。

【编程】
如果你来自非计算机科学领域,那么学习这部分将是一个挑战。在这种情况下,最好学习Python。事实上,大多数领先的分析公司和初创公司都是R和/或Python。因此,充分了解这两个方面,将有助于你获得更好的工作机会。米可以将它们用于数据分析,可视化,操作,数据分析等。

机器学习机器学习算法可以进行数据分析,这在数据量巨大时非常有用。作为初学者,你应该精通以下算法:1. 物流回归2. 线性回归3. 方差分析4. 分类和回归树5. 朴素贝叶斯6. 神经网络

【可视化】学习可视化工具,如的Tableau ,Quickbi使您可以直观地表示数据的明确和有效的通信数据。

【建模】接下来,您应该学习预测建模。在这里,您可以使用数据和统计信息来预测数据模型的结果。此外,检查这些数据模型是否存在毛刺,最后将它们部署到生产中。

【软技能】除此之外,还有一些非技术技能对于有效处理数据分析师的所有任务也至关重要。以下是您应该非常了解的一些信息-1. 与您希望合作的行业相关的商业头脑2. 逻辑和分析能力3. 基本沟通技巧4. 有效的数据处理对具有非技术技能的技术有充分的了解,将帮助你成为一名优秀的数据分析师。

实际上,公司在候选人中不止这些技能和工具,还需要熟练的业务能力。因此,请勿尝试着急或加快学习过程,只需专注并专注于深入学习整套技术即可。除了强大的技能外,招聘人员还寻求动手经验。作为初学者,要证明自己的能力将很困难。因此,我建议你从事多种类型的项目,最好对每个技能/技术都做一个项目。这样,招聘人员将能够有效地查看和分析你的技能。但是,如果你时间不足,请进行一些数据清理,预测建模和机器学习项目,切记,重点是项目。这样做,你不仅会在简历中列出自己的技能,而且还会有有效的项目组合来反映这些技能。

实际上,这是你从事数据分析师应该做的事情。

1. 学习所有主要技术技能,包括R,Python,机器学习算法等

2. 处理各种具有挑战性的项目,并与他们建立投资组合

3. 最后,通过适当的技能组合和熟练的业务能力,在初创公司中寻找工作。

现在,既然你想从事数据分析事业,建议你了解一下九道门商业数据分析学院 。在这里,你可以在进行项目时从头开始学习完整的数据分析项目流程。还可以使用这些项目来构建你的技能组合,所以试试吧!

数据分析师:没做好市场竞争地位评估,怎么卖好产品?

作为企业,产品销售出去才是王道!但是怎么样才能让产品销量达到满意的程度呢?

那就不得不从你的顾客特性是属于哪一类的来考虑这个问题。

首先,我们来看看顾客一般会分为哪些类型。

1、创新者

在创新过程的早期阶段就采用,他们愿意冒险,通常拥有大量的财务资源与技术知识。

现在市场上比较流行的潮牌,都是为了迎合创新者们的口味。

2、早期采用者

他们意识到自己的重要地位,并试图通过作出明智的决定来保持这一地位,这将触发大众采用创新。

比如特斯拉在中国市场布局时,有那么一部分人想尽办法去买第一台特斯拉的车,这就是早期采用者,他没有一种带动市场的能力。

3、早期多数

在看到早期采用者的成功后,采用该新产品。他们需要时间做出深思熟虑的决定,以避免新产品的风险。

4、后期多数

当来自环境的压力或新产品被证明具有更高的性能时采用新产品。

5、落后者

他们非常保守,与其他社会系统隔离,通常资源有限。所以在产品上市的时候,一定要先率清楚自己新产品针对的顾客群体是哪一类,如何针对这类顾客做

举例讨论

iPhone新品上市精准促销

方案一:观察上一版本iPhone的主要用户,针对他们的画像找到潜在客户

方案二:观察上衣版本iPhone的用户(创新者、早期采用者),针对他们的画像找到潜在客户

方案三:根据上衣版本iPhone的用户采纳时机贴上标签(创新者、早期采用者、早期多数、后期多数、落后者),找到顾客其他画像标签,通过关联分析,针对带有显著性画像标签的早期用户(创新者、早期采用者)促销

【方案一】

优点:简单

缺点:考虑的维度太少,容易被表象迷惑,容易误判,很可能得出的结果是年轻人,但这个结果并没有什么有用的指向性。

【方案二】

优点:与方案一相比维度增加

缺点:看似考虑维度增加,但是找出来的可能还是年轻人,但是年轻人这个维度放在手机领域并不精准,维度缺少比较。

【方案三】

优点:维度增加,多了比较

缺点:只是跟自己做比较,缺少与其他品牌的比较

通过上面这个案例的分析,我们应该明白,产品销售顾客分析的时候,一定要多维度去考虑,通过对方对比去判断产品适用的顾客群体。

数据分析师的价值就在于可以比一般运营者多维度去思考问题!

品类管理7步走,数据分析师们过来了解一下

目前国内很多企业都是做单品管理,并非品类管理。

什么样的企业做类目管理?

对品牌、客户非常重视的企业才会进行类目管理。

可口可乐就是一家做品牌的公司,并不是一家卖可乐的公司,做的 是品牌资产,如果纯粹卖可乐,应该卖不过娃哈哈,两者相比,从销量上来看,娃哈哈的销量绝对高于可口可乐,但可口可乐在做品牌,而娃哈哈只是在卖水,所以可口可乐比玩哈哈做的好。

销售额是短期指标,而品牌资产则是中长期的指标

品类管理的两大目标:销售额、利润

品类管理优化

1、品类设计:品类包含哪些产品?子品类有哪些?

2、品类角色:该品类的目的是什么?(企业一定要有高复购的品类)

3、品类评估:品类设计符合企业战略吗?

4、品类记分卡:品类绩效日常监控

5、品类战略:商品对客户和零售企业的重要性

6、品类战术:客户的特点和对商品弄得喜好

7、执行计划:挖掘客户遇上哦之间的喜好关系

人人都在聊大数据杀熟?你真的了解大数据吗?

一篇《我被美团会员割了韭菜》的网文,再次引发“大数据杀熟”话题争议。虽当事公司称配送费不存在差异定价,但网友仍疑虑重重。但是你又对大数据有多少了解呢?下面这篇文章小编就详细讲一下什么是大数据以及对大数据的定义。

目前这个社会每天产生的数据量超过2.5兆比特,数据正以超快的速度加速。从微信到QQ,从京东到淘宝,数字世界充斥着从我们每天使用的数十个连接设备中大量输出的数据。

然而,如此庞大的数据量不眠不休,公司、企业和组织正转向更先进的平台,如大数据和人工智能,以提高其流程、收益和生产力。

他们对客户产生的数据进行大数据分析,以获得见解并揭示趋势。然而,部署大数据、人工智能和建模语言完全是为了使其正确使用。

让我们来了解这些强大技术的应用,以及大品牌如何将大数据作为其核心业务的一部分。但在此之前,让我们先来了解大数据的具体含义。

它是一个术语,适用于规模超过传统关系数据库能力的累积数据。它是实时产生的,来自传感器、网络、网络和社交媒体等设备,有三种不同的形式,即结构化、非结构化和半结构化。

我们通过智能手机进行超过一半的网络搜索,再次累积了大量数据。用户不断向公司提供数据,公司使用现代大数据分析系统进行快速有效的分析程序。

大数据分析允许商业用户、分析师和研究人员使用不可访问和不可用的数据作出更快和更好的决策。

现在,你已经完成了大数据的定义,让我们来了解大品牌是如何利用大数据作出更明智的决策、建立广告活动,甚至预测客户行为的。

美团使用大数据分析以便跟踪的日常数据

美团是当今全球领先的零售综合体之一,涉足网络零售商店领域,其管理数据库的效率毋庸置疑。该公司利用大数据进行目标市场营销,并已帮助该品牌在国内发展成为一家巨头。

为了建立公司的忠诚度,提高客户满意度,公司考虑借助大数据跟踪其客户,并让我们来了解如何帮助他们。

大数据个性化推荐系统

美团使用CFE(协作过滤引擎)技术分析其买家的购买模式。该公司每年按此方法占领国内%60的消费市场,它会关注你的购物车、你的消费清单、你搜索最多的项目,然后在你再次返回网站时使用预测分析向你推荐相同的产品。

预期运输模式

美团使用大数据分析,以便预测你将要购买的产品以及何时将其添加到购物车。该技术具有智能性,可以快速预测货物将从何处装运,从而减少交货时间并增加整体费用。

网飞利用大数据产生万亿

Netflix的估值超过1,640亿美元,与竞争对手相比,其客户保留率为93%。该公司迄今为止从其1.51亿用户收集数据,并使用大数据分析来计算客户行为和购买模式。

网飞为何使用如此大量的数据提供如此良好的客户体验?

Netflix的数据库里有很多人可能一次又一次看到的场景的屏幕。他们深入了解用户的数据,并跟踪以下内容:

你在哪里暂停,是快进还是快退,如果暂停后继续播放,你会在什么时间和工作日观看内容?

借助这些大数据,该公司为用户创建了一个需要数据分析和推荐算法来推荐电视节目和电影的个人资料。

大数据是如何影响扑克牌屋的?

早在在2011年,网飞就对美国版的《纸牌屋》进行了重大的货币投资。每集的定价在400至600万美元之间,为这二季提供了超过1亿美元的价格标签。

他们是如何调查的?是不是有大数据这样的分析因素被纳入了“扑克牌屋”中?让我们深入探讨。

在流媒体播放《纸牌屋》之前,Netflix知道已经观看过大卫芬奇的《社交网络》的用户肯定会去看英国版的《纸牌屋》,而观看英国版《纸牌屋》的用户也会观看凯文·斯派恩的电影。这些因素迫使网飞明智地投资1亿美元创建美国版的“扑克牌屋”。

企业传讯副总裁史提夫•斯瓦西表示,由于《纸牌屋》的董事、制作人和明星,我们对其流媒体业务充满信心。我们的算法利用大数据限制我们花费数百万美元让人们了解它。

强大的数据分析模型可以从兆兆的数据中产生有意义的信息,从而对用户的表现提供令人难以相信的见解。

星巴克

你知道全球品牌,星巴克成功的秘密要素?

星巴克在全球拥有超过27,000家分店,其收入来源于其客户数据。它包括人种志和创新性地使用大数据分析预测定价策略、产品开发、房地产开发和贸易推广策略等方法。

那么,星巴克是如何向顾客收集数据以及合理利用大数据的?

星巴克为顾客提供奖励计划,并收集数据作为回报。有了这些数据,公司可以开展更好的市场营销活动,制作新菜单,并决定其未来门店的位置。整个系统井然有序,根据客户的地理位置、天气和一年中的季节为其提供产品,充分的体现大数据的特性。

菜单设计与优化

此外,星巴克还研磨大量咖啡豆,并使用预测分析方法对其大量数据进行研磨和分析。它利用这些数据创建一个数字菜单板,进一步推动和增加销售策略。

这个创新的数字菜单板最令人兴奋的部分是,它可以根据一天中的时间、一年中的月份和一年中的季节显示不同的项目。这意味着,如果天气炎热,一名顾客会选择冷饮;如果天气寒冷,则会选择一杯咖啡)。此外,价格也会发生动态变化,并根据客户的需求而有所不同。

追踪新设置的店铺位置

星巴克从未自行规划选址,而是依赖地图和商业智能工具的力量。他们使用Esri的数据智能工具阿特拉斯,该工具根据人口统计、交通模式和其他星巴克地点的邻近程度,分析和评估大量数据,为他们推荐一个新的门店位置。

星巴克产品进杂货店

星巴克扩大了其服务范围,并决定提供其产品,使顾客能够从杂货店购买并在家中享用。

那么,他们如何决定哪些产品将成为高消费品?

该公司将从其门店获得的有关顾客如何订购饮料的数据与其他有关家庭消费的行业报告相结合,以创建其杂货店产品线。从没有牛奶或添加香料的南瓜香料咖啡拿铁K杯到冰咖啡,星巴克以数据驱动的方式扩大生产是明智之举。

Spotify拥有超过1.08亿付费用户和1.24亿免费用户,是以突破技术界限、整合大数据、人工智能和机器学习以推动成功而闻名的最大的点播音乐公司。

该流媒体服务以有效的方式使用其用户收集的数据。在2012年,该公司推出了“发现”功能,该功能创建了一个定制的播放列表,该播放列表对每个听者的活动都是独一无二的,其中涉及机器学习算法。让我们来了解其工作原理:

如果用户播放一首歌曲并在30秒内暂停,则此算法在创建播放列表时不会添加该流派,也不会包含该歌曲的数据。Spotify给予它一个“向下的大拇指_”并移动到下一首音乐,该音乐是监听者添加到播放列表中的。

它告知平台,用户已积极配合口味,并帮助他们开发用户的整体口味概况。

北面

North Face是一个大多数人都不熟悉的名字。这是一个知名的服装品牌,提供积极和户外友好的时装。V.Y.公司的品牌North Face与IBM Watson合作开发了一款应用程序,利用大数据可满足客户在购买外套时的个人需求。

一很大程度上要感谢Watson analytics将人工智能和移动计算融入解决方案中,从而通过一移动应用程序提供高度个性化的客户体验。

它使用大数据和人工智能(A.I.)来解决这个问题,并帮助用户像一个夏普的店内助理一样浏览在线商店。随着电子商务业务的巨大增长,国内对机器学习公司的需求也在增长。所使用的A.I.工具为在线消费者充当个人购物者和知识丰富的销售助理。

客户可直接联系公司电话号码,与客户接洽。在电话中,系统将像一个人工销售人员一样工作,并引导买家通过几个问题和购物体验。

例如,他们可以问你:「今天我怎么帮你买一件外套?

在人工智能的帮助下,我们正在探索人工智能技术,以帮助你找到适合下一次冒险的完美外套。

在此之后,客户的回应将决定人工智能向你推荐的产品和商品,对大数据分析感兴趣的小伙伴可在文章下方评论留言我们一起探讨学习。

流线型数据架构的6个步骤

流线型数据架构的步骤:1、评估工具和系统以及它们如何协同工作。2、制定数据结构的整体计划。3、定义业务目标和问题。4、确保数据收集的一致性。5、选择一个数据可视化工具。6、报告和数据分析

如果没有正确的流程和工具,数据分析师很容易花费更多的时间来获取和组织数据,而不是报告他们的发现和提供有意义的数据分析结果。

那如何来保证正确的数据分析过程和工具使用?

重构你的数据架构

数据体系结构是公司用来管理对业务所有重要数据的收集、存储和使用的总体战略。虽然它需要重要的预先规划,并且可能很难进行优先排序,但是您不应该低估将公司的数据体系结构重组为更加流线型、逻辑性更强的价值。

随着最近数据仓库的引入和采用,用于收集业务数据的集中存储库变得越来越容易,从而减少了历史上集成不同来源数据所需的人工操作和处理。

成功地转移到一个更集成的系统,如数据仓库,将节省您的时间和资源,并允许您花费更多的时间来进行数据分析。

开发一个成功数据架构的6个步骤

如果您在开始这个过程时遇到困难,我建议您将过渡分解为可管理的步骤。

第一步: 评估工具和系统以及它们如何协同工作

首先评估一下您的公司目前使用的所有工具和系统,以及它们之间的相互关系。如果有必要,整理一下这个清单。与参与每个系统的利益相关者交谈,找出哪些系统运行良好,并找出痛点。这些系统如何能够更好地相互集成来进行数据分析?

第二步: 制定数据结构的整体计划

您的公司是否使用数据仓库?如果是这样的话,那在数据仓库中以数据字典的形式捕获的内容将是清晰且最新的文档。如果数据仓库中没有包含任何数据源,请查明原因。是否值得将这些特定的数据源添加到数据仓库中?如果可以使用报告工具轻松地集成这些源,则可能不需要添加这些源。

对于那些目前没有使用数据仓库的公司,您是手动连接数据源,还是使用 Tableau 或 Domo 这样的自动化工具?手动连接数据源将极其耗时。Tableau 或Domo可以替代数据仓库,并减少手动连接。

您可能希望在数据仓库中包括以下数据:

· 数字数据,如页面浏览量、用户和访问量

· 客户关系管理数据

· 营销数据

· 客户服务数据

· 第三方数据

第三步: 定义业务目标和问题

当你通过这个转变,不要忘记记住你的最终目标

您的公司需要回答哪些重要问题,以及您如何更有效地回答这些问题?为每个业务单元确定适用的 kpi,必要时进行一次现场审核,以及使用 Google Tag Manager 或 Adobe DTM 等工具为任何必要的新指标开发一个标记解决方案,这些都是流程的重要组成部分。

第四步: 确保数据收集的一致性

如果没有一个一致的方法来收集数据,那么您数据分析的能力就会受到限制,这可能会导致对报告缺乏信任。

例如,如果一家公司改变了收集网站数据的方式,就很难进行准确的年度比较。使用虚拟页面浏览量、实现图片库和改变网站结构都会显著影响流量,尤其是在考虑网站更改时,仔细考虑任何可能影响数据收集的更改以及对报告的潜在后果。不要急于做出可能影响你未来回答重要商业问题能力的决定。如果有必要时进行重大更改,请确保对其进行彻底和深思熟虑的记录。

数据一致性的另一个问题是数据不完整,特别是在数据重复时难以找到数据差距的情况下。

一个数据分析师常见的例子是有多个帐户的名称。ABC 公司可能在不同的平台上被标记为“ ABC 公司”、“ BAC公司”和“ CAB公司”。这使得准确地组合数据变得困难。

在进行数据分析之前,确保所有数据都被收集并适当地连接起来,同时考虑到可能出现重复数据的痛点。制定明确和一致的程序,确保有效的处理重复数据,这意味着首先要注意限制重复数据的可能性,还是在必要时有效地合并或编辑数据。

第五步: 选择一个数据可视化工具

你的公司是否使用了正确的数据可视化工具?你能直接从你的数据仓库创建报告,或者轻松地集成一个数据可视化工具吗?

如果这两个问题的答案都是否定的,那么是时候重新考虑你的软件了

数据分析师在为公司选择数据可视化工具之前,以下是一些你可能需要考虑的问题:

· 数据如何直接连接到数据可视化工具?

· 如何分发报告?

· 是否有预算限制?

· 需要什么类型的数据分析/可视化能力?

· 是否需要交互式? 是否需要自动更新?

· 是否有特定的视觉报告限制,例如配色方案/品牌?

· 您是否需要限制业务组对数据的访问?

第六步: 报告和数据分析

报告和数据分析之间应有重要的区别。报告应该在很大程度上自动化,并包含来自数据源的指标,比如像过去一年中每月页面浏览站点的流量统计数据。

数据分析是在报告的数据中添加上下文,以回答问题或为业务决策提供信息。例如,你可以根据自己的营销计划、季节性效应、实施方面的变化以及其他潜在原因,考虑月度页面浏览量的意外变化——峰值、下降、稳步增长/减少等。如果你看到网站流量在某个特定的日期发生了年复一年的重大变化,这可能是一个重大的新闻事件或营销活动。

顺利实现数据架构的真正成果是来自报告的数据分析。

数据架构: 带来巨大利益

你的最终目标是真实的数据分析,以改善业务决策。

有了一个全面的计划,数据分析不仅是可能的,而且是高度可行的。

最后,一旦你有了一个良好的报告结构和流程,就不会让一个不断发展的业务陷入过时的模型或分析能力。

一个数据分析师需要逻辑思维清晰,除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理.在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的。

从产品组合管理看阿里国际站背后的秘密!

我们以前说阿里在革小商小贩的命,现在阿里又做了一个平台革外贸的命,阿里的国际站,开始捞跨境电商的浮油,数据分析师你怎么看?

最近阿里的动作频频,作出了很多让人迷惑的行为,中国老板们都想知道阿里的动向是否有什么指向性,有没有机会借着风向自己蹭点热度小赚一笔。这个时候各家公司的数据分析师就该现身给老板参考意见了。

那么,阿里的种种变动是否真的对其他企业有影响?阿里为何这么做?下面我们通过数据分析常用的产品组合管理,对阿里进行分析,拨开迷雾看看变动的本质是什么!

我们都知道产品组合管理的2个战略方向,一个是增长战略,一个是退出战略,在增长战略中又包含了密集战略、多元化战略以及一体化增长战略3个方向。

任何一家企业的存在都是为了资金增长,从波士顿矩阵中我们来看看阿里的产品,阿里的核心是数据,数据的来源在天猫、淘宝,天猫、淘宝既是明星产品又是奶牛产品,没有了数据阿里就会失去他所有的优势,所以阿里的产品组合管理战略中是不可能选择退出战略的。

那么,阿里现在的种种动作只能说明,阿里在通过一些途径做增长战略。此时阿里采取的是哪种增长策略呢?

要看清楚阿里的增长策略,对于一般人来说可能不太容易,但是对专业数据分析师来说,这是一件非常容易的事情。因为数据分析师的思考维度要比普通人高很多,多维度去看待这件事,而非紧盯着某一点。

从数据分析师的视角就能看到。因为拼多多的冲击,阿里的奶牛产品——电商平台,已经从一头肥奶牛变成了一头瘦奶牛,因此阿里已经无法在密集发展战略上走下去;多元化增长也不太现实,因为阿里的奶牛产品就是个电商平台,国外的各个国家也有自己的电商发展,想要走出国门进行多元化化发展也不太现实;因此,阿里现在走的一定是一体化增长战略,一体化也是分横向一体化和竖向一体化两个方向,阿里走的是竖向一体化增长的战略。

你以为阿里走竖向一体化真的只是外部环境的影响吗?

数据分析师的眼里,阿里走竖向一体化,与其掌舵人的背景有很大关系,目前阿里的掌舵人张勇,是CFO出身,一个CFO的战略眼光永远会盯着财务报表看,只有看到财务增长才能感受到安全感,再加上张勇的个人经历,对并购有着非常熟悉的套路,且并够能够实现眼前财务增长的快感。因此,竖向一体化增长是阿里目前最好的抉择。

我们从波士顿矩阵中可以知道,企业布局的产品一般都是要有明显产品、奶牛产品、问题产品、劣狗产品四种类目的。明星产品提供未来,奶牛产品提供现金,问题产品是有待提升的产品,劣狗产品最终都会走向退出市场。通过上述分析,阿里的明星和奶牛产品目前都处在下滑的趋势,阿里现在的种种动作都是在自救的行为而已!

经过这一系列的数据分析,老板,你该淡定了!