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淺談數據挖掘工程師-數據分析師從哪幾個層次入手
2017-01-26
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淺談數據挖掘工程師-數據分析師從哪幾個層次入手

更多是通過對海量數據進行挖掘，尋找數據的存在模式、或者說規律，從而通過數據挖掘來解決具體問題。數據挖掘更多是針對某一個具體的問題，是以解決具體問題為導向的。例如：聚類分析，通過對于會員各種人口統計學、行為數據進行分析，對會員進行分類，對不同的類型的會員建立相應的profiling，從而更好的理解會員，知道公司會員是到底如何？高、中、低價值的會員構成，既可以后期各種會員的運營提供指導，提高活動效率，可以指導公司的營銷，例如廣告的投放策略。以及用于公司各種戰略的制定。 

主要技能要求：  1）數據庫必須精通。很多時候，你模型的數據預處理，可能完成在數據庫里完成，你用到的數據庫技巧更高。  2）必須要會成熟的數據挖掘工具、數據挖掘算法，例如：SPSS/CELEMENTINE、SAS/EM等，當然如果你會一、二款開源軟件，并會寫一些程序代碼那是最好的，大公司都喜歡用開源的軟件，例如：R、WEKA。

數據分析師從哪幾個層次入手


更注意是對數據、數據指標的解讀，通過對數據的分析，來解決商業問題。主要有以下幾個次層次：  1）業務監控：診斷當前業務是否正常？是否存在問題？業務發展是否達到預期（KPI）？如果沒有達到預期，問主要問題在哪？是什么原因引起的？  2）建立分析體系：這些數據分析師已經對業務有一定的理解，對業務也相對比較熟悉，更多幫業務方建立一套分析體系，或者更高級是做成數據產品。例如：營銷活動。分析師會告訴業務方，在活動前你應該分析哪些數據，從而制定恰當的營銷計劃。在營銷過程中，你應該看哪些數據，從而及時做出營銷活動調整。在營銷活動，應該如何進行活動效果評估。  3）行業未來發展的趨勢分析：這應該是數據分析師最高級別，有的公司叫做戰略分析師/商業分析師。這個層次的數據分析師站的更高，在行業、宏觀的層面進行業務分析，預測未來行業的發展，競爭對手的業務構成，幫助公司制定戰略發展計劃，并及時跟蹤、分析市場動態，從而及時對戰略進行不斷優化。

主要技能要求：

數據庫知識（SQL至少要熟悉）、基本的統計分析知識、EXCEL要相當熟悉，對SPSS或SAS有一定的了解，對于與網站相關的業務還可能要求掌握GA等網站分析工具，當然PPT也是必備的。



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