数据分析师能力的养成

数字,数据,数据分析三者有什么区别?

我们脱口而出的其实都是没有来源,没有采集方式,也没有度量的数字,根本就是扯淡!

数字:没有来源 没有采集方式 没有度量

数据:数据来源(从哪儿来),采集方式(以何种方式收集),记录格式(以何种形式记录,单位)有据可查!

数据分析:就是一个用技术,业务手段尽可能的接近真相的过程,(去弥补原始数据的不足) 深层次的分析需要讲逻辑!!


1 假设-检验-总结-再假设

2 真的有痛点的人,才会需要真正的需要分析

3 越小的事情我们越搞得清楚,其实很多时候,说的话没有任何价值,只是感情用事而已。


所以数据分析的本质:

把思维建立在牢固的事实基础上,通过有逻辑的分析,推理出接近真相的答案。

数据分析代表了理性,严谨,缜密的思考过程。


再进行数据分析之前应该思考的三个问题

到底要怎么分析这个问题?

到底分析出什么结论?

到底这个结论有什么用?这个结论可以解决一个什么样的问题?

怎么了解数据分析在企业内的应用,得从部门说起

技能只是数据分析的一个部分,但是数据分析是一个工作

1.学习技能是一个人的事情

2. 数据分析工作是一群人的事情

3. 所以你要先了解你的部门

我们要解决的是一个业务问题,脱离业务问题谈能力就是空谈,有了业务能力才知道我们需要什么样的技能,技能是用来服务问题的。

本质上看:

数据才是企业的刚需,但是数据分析不是,如果数据很好的话就没有数据分析什么事了,数据分析往往依附于某个部门,因此数据分析的地位,是由自己发挥的作用决定的


一等数据分析师:自己就是产品,自己能带来利润

二等数据分析师:自己能辅助其他部门,降低成本,提升利润

第三等:自己能提供其他部门需要的服务


1 今天靠短期培训拿下的岗位,明年也会被别人靠短期培训所替代。所以一定要有别人短期无法超越你的技能。

2 想解决问题,需要的是全套的能力!

我们到底需要补充多少的能力?

不能照单跑!

不考虑实际情况,解决问题试图一竿子插到底!

望闻问切才是我们所需要的!


组合拳:

1.从理解问题开始,而不是翻书(收集信息,理解业务背景——>数学建模的第一点也是了解背景)

2. 把具体问题转换成需求

3.定义问题,选择方法

4.梳理流程,认清现状

5. 明确评判标准

6. 寻找问题产生的原因

7. 评估方案提出分析建议

8.阶段性的汇报

推荐:人人都爱数据科学家,七周成为数据分析师

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