一纵一横,数据分析能力总结

共 1410字,需浏览 3分钟

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2022-06-09 15:07



大家好,我是接地气的陈老师。


很多同学在工作中有困惑:

“领导让我自己想,我该想啥”

“总是在跑数,看不到能力提升”

“做的数据分析报告,业务不认可”


之所以有这些问题,是因为数据分析从跑出个数到实际应用。需要一纵一横,两方面的能力提升:


纵向的:构建分析逻辑,选择分析方法。包括:

1、数据分析基础方法

2、构建数据指标体系、标签体系

3、构建业务分析思路

4、利用运筹学方法做决策优化

5、利用统计学方法做ABtest/因果推断

6、利用机器学习方法做分类/预测模型


注意,在实际工作中,基础分析方法+指标/标签+业务分析思路,这三件套使用得更多。因为统计学、运筹学、机器学习的方法,常常有场景上、数据上各种限制,导致使用范围有限。更多的销售、运营、客服、活动、审核、物流等场景,还是得靠基础方法+梳理指标。


横向的:各个行业的具体分析场景。我们常说,数据分析要“懂业务”,指的就是要了解具体的分析场景。因为在不同的分析场景下,可用数据源、关键指标、分析逻辑都不一样,需要具体了解,才能解决问题。


常见的包括:

1、经营分析:面向管理层的企业整体分析

2、专题分析:销售渠道、推广活动、营销活动、产品功能等

3、行业特色分析:saas客户成功、互联网产品改进、传统企业业务员分析


而在实际工作中,很多同学没有这么多学习机会。比如经营分析,在很多企业里,都有一份“祖传模板”。很多同学只是在盲目按模板更新周报、月报,不知道怎么深入解读,还要面对领导“怎么分析得不深入!”的责备。这种工作肯定不能让人成长。


为了解决问题,我在知识星球内,准备了14个课时的《经营分析-入门篇》,让大家了解经营分析基本思路,并且在最新更新的《经营分析-进阶篇》,分了六大部分:

1、经营目标制定

2、经营目标分解

3、经营问题诊断

4、增效类专题分析

5、降本类专题分析

6、经营分析报告


每个部分,都有详细的讲解,帮助同学们理解具体操作。如果看完以后,还有具体问题的话,还能直接拿着自己的分析报告,和我一对一交流,具体做调整,从而做出满意的成果。这种专题分享+一对一解答的方式,能很大程度上帮助同学们解决问题,也获得了很多同学好评。



不止如此,在分析方法上,在知识星球内,已更新了《九大数据分析方法》系列,并结合同学们的提问,解答分析思路问题。



在6月份,还有《数据指标体系梳理》《用户标签体系梳理》两个专题,在持续更新中,对数据分析分析师成长所需要的一纵一横能力,会逐步都更新给大家。


当然,有些同学提升能力,是在做跳槽的准备。今年的求职大环境并不好,为了帮同学们提升面试成功率,我准备了《求职宝典》《业务面试指南》《技术面试指南》三个专栏,对面试准备、简历、面试过程的常规条路进行解读,同学们可以提前学习准备,加强能力。如果遇到具体问题,就直接和我一对一沟通,解决问题速度更快。



以上就是我的知识星球的内容,欢迎同学们加入。618期间,加入星球还有优惠,有需要的同学可以扫下方二维码,领券后加入。预祝大家学有所得。


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