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为什么我劝90%的人不要转行数据分析?

2024-02-03资讯

为什么我劝90%的人不要转行数据分析?

这几年,只要身边有想转行当数据分析师的朋友,我都会劝他们:不要一拍脑袋决定放弃现在的工作,从零开始学数据分析。

数据分析其实和语言一样,本质上只是一种技能,必须同时擅长其他专业领域知识。比如你是财务、产品、人力、运营,把自己专业领域知识+数据分析技能结合起来,才能够走得长远。

为什么说不要再轻易转行数据分析?来看一下数据分析师必要条件:1)数据处理能力,2)数据分析思维。

如果你在企业之中工作,你未来会开始越来越多的和数据打交道,这个时候数据分析已经成为工作的必要条件。举个例子,拿运营来说,大到做一个活动,预计初期、中期投入多少产出多少,小到一个营销话术,这些都需要数据的支持。同时也需要切分不同人群进行对照实验来决定。可以说,现在不会数据分析的运营人已经越来越少。

数据分析学习路线图

学习数据分析建议分3步走:

第1步:利用业余时间学习数据分析思维和工具;

第2步:在工作中,刻意练习自己的数据思维,多使用数据分析工具,孰能生巧;

第3步:让自己通过数据分析后的结论有价值地输出,让其真正辅助自己职业发展。

1、Excel + 细分/对比的基本思维

这么简单, 岂不是太没竞争力了?别慌!看完..再决定慌不慌

第一, 数据处理, Excel只是最基础的能力,当然也是必备的。必备是因为使用频率真的很高,Excel的熟练程度,也会极大提升数据分析过程中的效率,大量的时间成本就是这样被节省的。

第二,Excel功能太多,没必要学习所有的功能。下面几个关键词(排名不分先后),你如果一看会心一笑那说明就够了。如果很懵,就说明你还需要学习下它们: 透视表 ,刷选, 多列排序,折线图,直方图,双坐标图,数据导入分隔符设置, Vlookup, count, sum,冻结首行。

第三,细分和对比的思维。数据进行分析,基本、必用的方法,是否能用好,跟自己数据敏感度和业务熟练度强相关。下面几个问题看看是不是思路明确:

今天,零食卖出去50盒,评价卖的怎么样?

今天,App活跃1000万,评价是否正常?

今天,零食销售时间也是3小时,为啥收入少了100元, 为什么?

今天,App活跃用户跟昨天一样多,VIP会员比昨天少买了100万, 为什么?

以上问题解决的第一步,绝对是细分和对比。 零食店主和APP数据分析师,都会针对自己业务展开详细分析。

我是零食店老板:

数据敏感度: 今天跟昨天比下降比例?今天出摊时间多久,与往常降低多少小时?

业务熟悉度: 今天是周末吗? 对面多了个卖肉夹馍的?

我是数据分析师:

数据敏感度: 下降了多少?昨天是周几?

业务熟悉度: 昨天有活动吗?这段时间新增高质量live数量怎么样?

2、SQL语言

SQL学习起来,比其他编程语言容易入手,不过精通也需要一个过程。

图书:入门可以看【CDA精益业务数据分析】, 然后自己练习下,了解基本的语法,剩下的在工作中慢慢提升就中,简单的查询。

刷题:可以如荷学题库小程序去练习SQL,都是选择题,难度划分得很细致,适合各个阶段的SQL学习者。

3、Python

Python作为目前最火的编程软件之一,确实在数据分析、数据挖掘上有着独特优势。很多人都是通过python开启了数据分析之路,精通python不仅可以提高我们数据分析的效率,还可以在其他方面减少重复劳动,节约时间。python是CDA数据分析师二级考试才考,一级不考。

4、Power BI

PowerBI是可视化分析工具,主要用来分析图表的搭建,在数据分析流程中属于最后一环,在「指标考核」等场景应用下,PowerBI酷炫的数据呈现方式、时效性以及大容量的特性,比Excel报表效果来的快。能处理大量数据,如果你想要在岗位得到提升的话,那你更应该学习PowerBI。

5、常用数据分析方法

关于分析方法值得一说的就是一定要结合行业特点,特别是对业务的掌握,这样才能事半功倍,下面说说比较通用的分析方法:

(1)VRIO

从经济价值(Value)、稀缺性(Rarity)、难以模仿性(Inimitability)和组织(Organization)4个视角出发,分析资源和应用能力。

(2)3C模型

从顾客(Customer)、竞争对手(Competition)、公司自身(Corporation)3个视角分析获得成功的关键因素(KFS),构建企业经营战略。

(3)SWOT

明确资源优势(Strengths)、竞争劣势(Weaknesses)、外部环境变化带来的机会( Oppo rtunities)和威胁(Threats)等,将这些因素有机结合起来,以此确定企业经营战略。

(4)PEST

从政治(Politics)、经济(Economics)、社会(Society)、技术(Technology)4个视角分析外部环境。

(5) 杜邦分析法

杜邦分析法是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平,从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业 净资产收益率 逐级分解为多项财务比率乘积,这样有助于深入分析比较企业经营业绩。

如果你也想掌握数据分析的能力,并在数字化转型大背景下脱颖而出,赶快关注「年货节:好课折上折,福利再加码」限时钜惠活动,报名咨询吧!

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