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數據分析師是否需要研究如何解決問題？

2015-12-22

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數據分析師是否需要研究如何解決問題？

那么，在大數據時代，是否有這個必要？從熟悉業務、分析問題，到解決問題，有多大的Gap？ 我們設計一些場景，來看看大數據時代，是否需要數據分析進化。

 例如市場部要求數據分析師分析一下，下月新品上市和老品清貨，對用戶群體進行分析一下，來進行營銷和用戶關懷，需要細分用戶，并給出相應的營銷內容和方案。結果可能是用戶對老品清貨更感興趣，新品沒預期效果。 如果按照業務的需求來分析，給結論、給建議，其實上述段子里的數據分析就合格地完成了自己的任務，但結果是沒達到預期的。

你說數據分析師能力不夠？他不是按照需求分析的么？你說業務的能力差，運營不到位？

這種運營思路符合常規嘛。 但如果數據分析師有解決問題的能力，他/她有做產品經理或運營經理的思維，且又有數據嚴謹的論證和推論，個人覺得事情可以做得更好。 回到上個段子的事，分析師如果還是按照需求來分析，做支持，那么還是“工程師”的定位，雖然他們比工程師更接近業務。

在這個需求中，分析師不但需分析新老品用戶群體，以及交集的用戶群體，分別不同的營銷，而且還需要弄清楚，當用戶同時面對的時候，如果過去是喜歡新品的用戶，當他面對老品清貨，沒有影響因素么？但如果又有同時滿足怎么辦？

那么解決的辦法，就是先吸引新品，再推老品清貨，突出新品而輕描淡寫清貨，過程中還要判斷兩者進行情況，再做中間調整，所有策略，都需要和市場人員協商討論各種可能情況，而不是僅僅支持，僅僅作數據分析，滿足數據需求。

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