数据分析真的有万能法则吗?
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2020-12-07 22:32
大家好,我是宝器!
数据分析这行这两年特别吃香,但是很多人涌入这个行业才发现,门槛不高,天花板是真的高。做了好几年,还是取数机器人的,不在少数。你是不是也这么自问过:“掌握这么多工具技巧,能处理的数据越来越多,为什么我却越来越挫败?”
所以,优秀的数据分析师到底什么样?
我的观点是,能帮助解决核心业务问题。举个例子,田忌赛马的故事,大家都知道,田忌分析的样本也才 6 匹马,但是凭借他对胜率的预估,巧妙的安排,赢得了比赛,谁能说这不是一个优秀分析案例呢?
田忌哪怕把 600 匹战马的胜率都列出来,却没有给出一击必胜的比赛顺序,又有什么用呢?这才是很多同行始终无法晋升的门槛,眼里只有数据,没有业务,出具一堆报告,被业务方说是“正确的废话”,最后出力不讨好。
要想摆脱取数工具人的处境,就得在每一次数据分析之前,知道自己的分析要解决什么问题,再紧密贴合业务,分析真正的需求,让分析报告对业务有用。说白了就是,具备业务分析的思维。这其实是基本功,但是因为很多初阶分析师不具备,所以也就成了锦上添花。
这项能力到底应该怎么具备?
如果你在网上搜索“数据分析思维”这个关键词,会看到很多类似“数据分析的十种思维”“数据分析五大思维”“八种思维掌握数据分析”等各式各样的文章,那些文章传达给你的,更像是具体的分析方法。
而你要求职业长足发展,肯定是需要更完整的,能各行业、业务通用的方法论——让你能把一身技能正确使用的能力。
「万能的数据分析法则」这个专栏是市面上众多讲数据分析课的一股清流,它不讲工具、技巧和具体方法,而是教你如何正确使用分析技能,这才是你超越同行的分水岭。
而所谓的“万能”并不是在夸大这个课程,而是告诉你,一切数据分析方法技能的基石——分析思维——是无论从事什么类型的分析都通用的能力。
第一模块是分析思维基本功,比如:如何从海量数据中建立指标,如何做出客观严谨的分析,这些基本功会让你的数据分析对业务更有用;
第二模块是一个通用分析框架,如果你是入门级的数据分析师,这对你来说,可以算是标准化数据分析操作指南,可以复用于其他行业、业务;
第三模块是一些互联网行业常用的分析案例,比如产品分析、转化分析、活动分析、用户增长,通过这些行业热门需求的分析案例解析,弥补你的实战经验不足。