
從事數據倉庫和數據分析相關的工作也有段時間了,其實很多問題一直縈繞在腦中,有些甚至已經困擾相當長的一段時間,自己也在不斷學習和工作的過程中尋找各種解決方案或者不斷優化和替換之前的方案。這些問題從宏觀層面到細節層面,很多問題其實沒有絕對完美的解決方案,我們只能一步一步地摸索,不斷尋找更優的方案以其讓問題能夠更好高效地得到解決,但每個人掌握的知識有限,所以無論怎么樣每個人對問題的看法都會存在局限性;同時因為每個人的知識背景和經歷的差異性,對各種問題又會觸發各種不同的見解,所以通過集思廣益往往能夠得到讓人眼前一亮的結論。
先說說博客,無論怎么樣我的博客只是想做些記錄和總結,只是表述一些個人的觀點,我想每個人在學習工作中總會有所積累,有自己在專業領域的一些收獲,每個人公平地享有相同的時間,每個人學到的掌握的都是有限的,沒有孰強孰弱之分,差別只在于愿不愿意將其分享出來;博客中整理的內容,可能有些人認為不適合公開,畢竟有些東西還有些實用價值,但必須看到的是目前互聯網發展速度太快了,我之前發的文章等半年之后回去看就會發現當時自己的想法并不成熟,如果在現階段可能不會完全按照上面的思路去實現了,知識的更新和積累讓我們不斷選擇更優的方法,不斷改進和升級自身的知識體系,更何況很多東西在一個業務體系下適用,到另外的體系下就不適用了,聰明的人不會完全照搬照抄原方法,而是尋找最合適的方法,或者使用更靈活變通的方式去使用方法,所以也不必擔心技能被“偷學”,因為只會模仿的人不知道怎么用好這些方法,而足夠聰明的人到哪里都能學到適合自己的方法,在這個信息膨脹的環境下無法阻止他們的“偷學”。
其實博客最大的收獲還是通過博客認識了很多朋友,尤其是網站分析領域的,相當一部分也有自己的博客,大家互相交流學到了很多東西,有些東西是互補并相互促進的,這些朋友都是樂意分享自己想法的人,每個人都有各自領域的專業和強項,這樣反而使我聽到和學到了很多耳目一新的東西,受益匪淺。所以如果你有時間寫寫博客,那么得到的收獲絕對要比你覺得可能會失去的多得多。
既然我在博客里面已經寫了很多,所以這里想換一個角色,我想通過幾篇文章把之前遇到的諸多問題羅列出來,希望大家能夠不吝提出自己的看法和解決方案。其實我更希望在博客的評論中看到更多不同的看法或者通過文章的思路擴展衍生出在其他方向上有價值的應用。另外,知乎真的是一個非常棒的知識分享和學習的平臺,潛藏了很多的大牛,我會把整理的每個問題都貼到知乎上面,這樣可以收集到更多牛人的看法,希望大家在知乎上有認識相關領域的大牛的可以積極地進行邀請。
這篇是第一篇,想重點羅列一些跟網站數據分析行業和數據分析師相關的問題。
Q1、 你因何會選擇網站分析或互聯網數據分析這個行業,你認為這個行業的價值何在,發展前景如何?(知乎)
我的答案:互聯網是一個陽光行業,而數據分析本身又是一個非常有意思的工作,很多時候,它就像是一個偵探從細枝末節的線索中尋找那個唯一的真相,如果你喜歡這種探秘的感覺,那么你同樣會喜歡上網站數據分析這個行業。
其實我之前在《網站分析的應用和價值》這篇文章中介紹過網站數據分析的價值(這里不引用鏈接了,大家可以搜一下),簡單地說就是“系統地幫助網站實現更加高效的運營”。
互聯網數據量的快速膨脹,急需對數據進行系統化的處理和分析,以便快速地發現信息,轉化價值,所以就目前來看,無論是國外的發展趨勢,還是國內對這個行業的需求都是快速增長的,發展前景是比較樂觀的。
Q2、 作為網站的數據分析師,你完成的最有成就感的事情是什么,感到最糾結的事情又是什么?(知乎)
我的答案:最有成就感的事情就是用數據實現價值,無論是通過數據排查問題進而解決問題,還是通過數據分析應用優化網站產品,其實都是創造價值的過程。
最糾結的事情其實不是整日需要維護和驗證數據的一致性、準確性,數據時常會存在諸多細節上的問題,因為這些基本是必然存在的,無論在哪個公司,網站從事何種業務,技術或者數據的環境如何,數據的問題還是無所不在,而保證數據質量本身就是數據分析師最基礎的工作,也是開展分析的前提和基礎。
我最糾結的還是在于數據的需求和應用,如果與數據的需求方在數據的理解上達不成一致,那么很多數據需求就會存在反復的調整變動,期間就會做很多重復的工作或者無用功,甚至有些時候數據分析師大費周章地提取的一份數據在需求方那里只是用幾秒鐘掃視一遍,沒有產生任何的價值,這也是令數據分析師最傷感的事情。所以數據分析始終要從獲取最終insight的角度出發,如果數據需求中無法說明獲取數據是為了試圖得出何種insight,那么這個需求基本就沒有實現的必要了。
Q3、 作為網站的數據分析師,你日常工作中最常做的是什么,需要與哪些同事交流,一般會用到哪些工具?(知乎)
我的答案:數據分析師的日常工作很簡單,就是數據處理和觀察報表,而且這兩塊工作會占用每天的大部分時間。如果每天能夠準時提供準確的報表,及時地反饋數據異常,那么你已經是一個合格的數據分析師了。
數據分析師要接觸的部門會比較多,可以是任何有數據需求的部門,運營、產品、市場、銷售、客服……甚至是各層級的BOSS。
同樣,數據分析師日常使用的工具其實也非常簡單,估計在90%的時間都在使用數據庫的SQL、Excel或者PPT,當然視每個公司的情況會有差異。所以如果你聽到某位數據分析師說他天天在研究什么什么樣的高級分析方法或者高深的數據算法,天天在使用R、SPSS、SAS,那么不排除有裝X的嫌疑。
Q4、 在你剛剛步入網站數據分析的工作,或者你曾經新到一個公司或者網站從事數據分析師的工作,你是如何著手開始你的新工作的,你覺得你需要了解哪些東西,會從哪些方面優先開始學習?(知乎)
我的答案:“業務 => 網站或產品 => 數據處理流程 => 指標和報表”,我的基本流程就是這樣的,當然這個也不絕對是前后的順序,可以是同時結合著看的。
數據分析的重點不在于數據而在于分析,分析針對的是業務,所以業務是首要了解的東西,就像一個人做事情,首先要明確的是要做的是什么事情;然后是網站或產品,它是實現業務的媒介,就像是做事情時使用的工作或方法;數據的處理流程包括了數據的獲取、處理和存儲模型,它是記錄信息,可以看做是日記,記錄了一個人做事情的整個流程;指標和報表就是為了將一個人做事情的整個流程復述出來,把握重點同時又不失關鍵細節,所以必須要了解指標的統計規則和報表的展現方式,以便更好地突顯重點,了解省略的細節,讓復述貼近事實。
很明顯,當你了解了這個人在做什么事情之后再去閱讀這個人在做事情時記錄的信息或聽取復述要遠比你直接通過復述內容或者閱讀記錄信息來猜測這個人在做什么事情來得高效得多。(文章來源CDA數據分析師)
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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