[討論] 如何成為一名合格資料分析師
如何成為一名合格資料分析師
「21世紀什麼最貴，人才」，在目前巨量資料時代下，什麼最難找，什麼最貴，實現資料價值的人，資料分析師。
但是對於資料分析師的認識，比較極端，但對資料分析師價值的認識正在回歸理性。很多人對資料分析師的期望，是無所不能，向諸葛亮一樣「指點江山，運籌帷幄」，招了資料分析師，好像一切困難迎刃而解。
的確，好的資料分析師可以在企業中發揮很大的價值，可以對公司未來的用戶行為進行提前預測，從而為行銷人員提供更好行銷參考。例如，以下案例：
女兒竟然懷孕了？！
美國第三大零售連鎖超市Target的一家店鋪，一名男子闖入進行抗議：「你們竟然給我女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券？！要知道她才只有17歲啊」。出於客戶服務的需要，超市經理立刻代表公司進行道歉。
然而，若干天后，這位父親再次來到這家超市，很誠摯的向超市經理道歉，原來女兒真的懷孕了，而做父親的沒有察覺，竟然是一家超市提醒了自己，這位父親感到很愧疚。
送走了愧疚的父親，超市經理忍不住好奇，向公司總部詢問我們是怎麼做到的。原來Target的巨量資料工作部門通過資料挖掘的方法「猜到了」這位女士已經懷孕。
如何「猜到」懷孕
Target的巨量資料工作團隊，通過資料挖掘模型在資料倉庫中找出25項與懷孕高度相關的商品，製作「懷孕預測指數」。比如他們發現女性會在懷孕四個月左右，大量購買無香味乳液。以此為依據推算出預產期後，實施精準化行銷，搶先於競爭對手將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶。這也是前述案例發生的根源。
上面可以看到，Target實際上通過如下幾件事情完成了「猜測」客戶懷孕，並進行行銷的過程。
資料倉庫
-基礎資料的梳理。
資料挖掘
-資料到訊息的提煉。
精準化推薦
-訊息到行銷方案的實現。
母嬰年齡標籤的意義和價值
精準化行銷，提升行銷效率
-預知用戶可能需求，從用戶出發，進行精準化推薦，提升行銷效率。
提前關懷和激勵，增強用戶粘性，提升用戶重複購買
-提前預知未來用戶群的分布特徵，通過行銷活動，關懷並激勵用戶，增強用戶粘性，也可針對性引導用戶進行重複購買。
把握用戶需求，優化品類結構，提升庫存周轉
-根據未來用戶群的分布特徵，預知可能消費狀況，採購備貨時即可進行參考，在用戶未來需求量大的商品上，加大SKU的寬度和深度，減少需求量小的SKU庫存深度，實現優化品類結構、提升庫存周轉的目標
但是現實中的資料分析師，經常開玩笑說自己是民工，是專門「搬磚」，好像沒有做那麼高大尚的工作。在實際中的很大一部分時候是在寫程式碼，取資料，處理臨時需求，一起來看看幾個場景：
場景一：開會資料又「打架」
A公司管理層會上，張三部門領導給出的資料說XX指標是在上升了。李四部門領導給出完全相反，XX指標是在下降了。等討論完資料口徑，會議時間到了。
老闆內心OS ：又白開了，我必須要招個做資料的人，你們就別出資料了。
場景二：腦袋一拍，目標就來
B公司運營團隊在做一檔大促，活動方案已好，但目標多少。領導腦袋一拍，直接3X！
運營團隊內心OS：領導，到底還能不能好好的玩耍？不是說好資料化運營的嗎？
場景三：親，快給我資料
親，昨天要的資料好了嗎，要定活動目標了？分析師內心OS ：今天又要工作到明天
親，明天老闆開會，快給幾個資料吧！分析師內心OS ：XXX，我剛到家又要加班
親，銷售掉了，看是不是資料有問題？分析師內心OS :明明就是你業務掉了。
那一個資料分析師具體工作內容有哪些？企業的價值是如何體現？
資料分析師是從資料的角度幫助公司業務團隊監控、定位、分析、解決工作中的業務問題，然後通過資料產品把「洞察」、「知識」結構化的沉澱下來。例如：
所以資料分析師的工作內容分為四個層面：
1、處理臨時需求：解決業務一次性，臨時性的資料需求
2、報表開發：根據業務需要，與開發工程師討論進行相關報表開發。
3、資料分析與挖掘：與業務同事一起溝通，分析業務問題，提供建議; 根據業務需要建立各類挖掘模型。
4、資料產品化：通過資料產品化方式解決結構化業務問題。
幾點經驗分享：
有臨時需求的企業才是有生命力的企業，為什麼這樣說？
臨時需求的產生來源
新業務出現
業務發展過程中會不斷出現問題
業務發展過程中需要不斷調整優化
管理層各類思考，你懂的
報表不可能滿足所有看資料需求
不要把臨時需求僅僅就當做一個取數工作。學會梳理，管理程式碼。
把臨時需求做為一個了解業務，學習&熟悉業務，發現業務問題的工具。同時與通過各類臨時需求的處理，為業務方提供滿意的，為後續各類工作的開展打下基礎。
不要設計大而全的報表，這種報表基本上雞肋。
對報表一定要進行生命周期管理。
對大多資料企業來說，資料主要還是服務「內部」顧客。
所以一名合格的資料分析師的成長，的確需要經過幾個階段：
能否成為一條合格再到後來優秀的資料分析師，不僅在技能層面要有一定的基礎，更重要的以下幾點非技能層面：
希望以上幾點經驗能幫忙大家，分享自己在資料分析師成長路上經驗，為同行為提供參考。
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