D量子:数据分析师应该掌握的技能
随着大数据时代的到来,数据分析的价格更加凸显,特别是在企业管理、市场营销、新媒体运营、电商运营等方面,不做严谨的数据分析而做出的相关决策和方案,执行起来就等于摸着石头过河,“走偏”的可能性很大。
同时,随着数据分析工作的重要性凸显,数据分析师人才需求也呈现明显上升趋势,而成为专业的数据分析师需要掌握那些技能呢?
一、熟悉相关业务
我之所以把熟悉业务作为第一个需要掌握的技能来说,是想说明,数据分析是为业务服务的,一定是出于业务目的的,而不是为了分析而分析,不管这目的是源自管理还是营销或其他方面,业务为先是数据分析师时刻要明白的。
如果是企业内部职员,熟悉企业的业务相对简单;而如果你是作为乙方的独立数据分析机构成员,那你必须要修炼快速熟悉甲方业务的能力。同一个目标的分析,不同业务类型的企业,数据分析的侧重和方法必然是有差异的。
比如,A企业做高档化妆品,B企业做钻戒定制,都要为新推出的一款产品做推广方案,需要做前期数据准备和分析,虽然都属于面向年轻女性的业务类型,但要收集的数据和分析的侧重很是不同。
二、发现并识别有效数据的能力
数据虽多,但要找到有用的!
首先要找到需要的数据,也然后要理解数据,从而找到对分析目标有用的数据。
从数据来源讲,无非内部和外部来源,企业内部数据相对质量较高,但也不一定都有用,要根据分析目标选择需要的。
而外部数据除了一些免费公开的数据和报表外,可能还需要购买一些数据,还需要通过网络收集一些数据,但外部数据整体质量参差不齐,就需要花更多的时间筛选。
一般来说,有效数据能有70% 已经很好了。
三、数据整合加工的能力
一般情况下,收集到的数据来源较多,形式较多,存储方式较多,要利用这些数据,先要做好数据整合加工。
首先要删除重复数据,同一类数据尽最大可能整合到一起。
然后就可以根据需要对数据进行分类、排序等基本处理,为进一步利用做好准备。
四、分析数据能力
数据分析能力是我们需要掌握的核心能力,同时也是数据分析师最大价值的体现,而做好数据分析除了要掌握数据分析的方法和技巧外,用注意如下几个问题:
1、清晰而明确的目标,不能偏离
2、数据的有效性、完整性、真实性
3、分析过程的严谨性
分析结果的有效性需要各个环节的高质量工作才能保证,所以说数据分析能力是综合能力,而不仅仅是熟练的技巧。
五、设计及表达能力
数据分析过程很重要,但更重要的是将结果以最饱满的形式展现出来。
数据分析的结果会以各种形式的图表和必要的文字说明体现,并已PPT或PDF或其他文件格式输出,这里就需要处理两方面的问题:
1、美观度:需要我们对报告内容组织形式、图表颜色搭配、整体风格等进行必要的设计和调整,首先要从视觉上要给阅读者以专业的感觉。
2、仅设计专业不够,要清晰的表达出数据分析的结论,内容的组织和逻辑关系的梳理也是必不可少的,要在前后顺序、因果关系、结论建议等方面多做工作,从而达到完美展现分析结果的目的。
本来一份专业而严谨的分析报告就因为报告的粗陋而让阅读者不知所云,总是非常遗憾的,而在现实工作中,这种事情却就经常发生。
六、必要的管理知识
数据分析过程需要合理的时间规划和过程管理,特别是团队作战时,为了达到最初定下的分析目标,不出现时间延误,就需要对所有工作进行合理的安排。
必要的管理知识能对分析目标的确立、分析思路的形成、分析过程的把控和分析结果的生成都有很大的帮助。
再小的数据分析都是一个系统工程,不能一头就扎进去,需要全局考虑、合理规划、有序进行。
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