数据分析师被老板问住了——场面一度非常尴尬。
你是不是經常被老板問的一臉懵逼?
比如——
“上周環比周活明顯下降,怎么辦?”
“互動率下降,如何提升上來?”
“要提升新客 ARPU 值,如何優化現有定價策略?”
有的數據分析師遇到這種問題真是滿腦子黑人問號——
數據分析師不就是取數的,會用Excel,會跑一下 SQL 不就行了。什么時候還得分析這種問題了?
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不懂業務,你就 OUT 了
其實,現在結合業務進行數據分析才是大趨勢。我好幾個做數據分析的朋友,現在都已經轉型業務數據分析了。
看一下現在的招聘需求就能發現,對數據分析師的要求,絕對不止跑數、取數、做報表就完事了,業務分析的比重非常大,而且要直接給出策略。
一遇到這種問題,很多數據分析師就犯難了,如何進行業務分析?如何提供可行的方案?
今天就給大家詳細講講。
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舉個例子
某天,你負責的資訊類 App 新用戶次日留存、7 日留存均低于競品,達不到 5% 的絕對值,且新用戶流失率極高。
如何優化產品,達到提升用戶留存 5% 絕對值的目標?
一個合格的數據分析師,一般會從渠道側、產品側、用戶側三個方面入手分析。
渠道側包括UV、一級渠道的次留、7 留,二級渠道的次留、7 留等。
產品側包括功能滲透率,關鍵漏斗數據等。
用戶側包括目標用戶群體是哪些,用戶行為分布情況等。
比如,我們知道人均瀏覽文章篇數是 3-4 篇,但有多少用戶只閱讀 1 篇,有多少用戶 1 篇都不看,這些都需要細化。
通過排查這些數據,我們發現兩個問題:
關鍵路徑數據發現曝光 PV 到點擊 PV 的 CTR 很低。
某個量大的二級渠道次留明顯要低于其他渠道。
對于 CIR 低就要進一步分析,對于新用戶應該曝光什么,以及曝光的位置和時機。
對于該二級渠道,要分析到底是競品的原因,還是渠道本身質量和用戶匹配度的問題。
同時,還要對比高留存的渠道本身的特征是什么。
通過一步步的細化問題,配合A/B test進行測試,最終找到優化空間。
這樣的問題在互聯網產品中非常常見,因為涉及渠道、產品、用戶等多方面的分析,所以很難迅速找到切入點。
但要是不會分析,只能單純的給個“上升了”、“下降了”的結論,那估計離收拾東西走人也不遠了。
所以數據分析師的業務分析,就是通過數據排查、提出問題、產品分析、落地策略等,形成閉環,從而提升產品整體的競爭力,并最終驅動業務增長。
這樣的數據分析師,才是各互聯網大廠爭搶的對象,月薪也遠超底層數據分析師。
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如何成為大廠爭搶的數據分析師?
當然,羅馬不是一天建成的,要想成為優秀的數據分析師,一定要有下面這幾種能力。
一是要有強悍的數據分析技能儲備。
但不要以為只會 Excel、SQL 就行了, Python、PowerBI、Tableau、數據清洗、統計學這些現在都是標配。
二是要有數據分析思維和模型。
起碼知道出了問題怎么排查,去哪埋點,如何建立長效統計模型等。
三是要有深刻的業務認知。
只有抓住業務本質,才能提出有建設性的意見給運營、產品、領導,才能優化流程,提升業務表現。
怎么掌握這三種能力呢?
很多中小企業的數據分析師,基本上就是個“跑數的”,到哪去接觸那么多大型、真實案例?有了案例也不會拆解,分析。
學習這種事,我建議大家還是要站在巨人的肩膀上。推薦一下拉勾出品的《數據分析實戰訓練營》。
課程基于行業實際需求定制,不光能學到數據分析所有必須的能力,更能用大廠真實項目練手,在實操中鍛煉能力。
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為什么推薦拉勾?
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1. 是市面上唯一能保就業的課程:
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3. 大廠真實項目實操:
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課程全部基于真實案例,都是一個個完整的項目,涉及電商、教育、金融····多個領域,如活躍指標分析、用戶流失預測等,全程讓你上手,學會了,直接就能在工作中照著用。
4. 大廠數據分析師授課:
從主講到導師,都是一線互聯網公司大牛,全部是來自滴滴、字節、平安銀行、百度、愛奇藝等大廠的數據分析專家,實打實地做過數據分析工作,所以講的內容更接地氣,更實用。
專家陣容:
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三豐老師--數據分析專家 技術總監,13 年技術崗位經驗,資深數據專家。工作經歷:中華網/實達軟件。
無忌老師--數據分析專家 對外經貿統計學專業出身,8 年資深數據分析工作經驗。工作經歷:百度/愛奇藝/新浪。……
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的数据分析师被老板问住了——场面一度非常尴尬。的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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