? 采訪老師：歡迎大家來到CDA持證人專訪，今天我們邀請到了蔣少寒老師，可以和大家打個招呼！ 

? 嘉賓：大家好！我叫蔣少寒！電子信息工程專業，畢業后在某500強制造業擔任it方向的數據分析，后在某互聯網公司承擔業務側的相關數據分析工作，這兩段經歷使我對傳統制造業數據屬性及流轉具備深入理解，同時可以協作并獨立完成對各階段數據的分析，出具數據分析報告，完成設計可視化看板等，另外也了解互聯網企業的業務數據流，根據業務痛點快速定位并進行系統性分析，給予業務側數據支持及決策方向。

? 采訪老師：傳統制造業是如何進行數據分析的呢？能否改善經營情況？（可以舉業務例子展開）

? 嘉賓：這個由于傳統制造業起初的數智化程度不夠完善，在進行數據分析的過程中總會遇到一些比較難處理的問題，像數據的統一性，唯一性不達標之類的，使得在前期數據分析過程中花費較大時間進行數據清洗，再利用有效的數據進行專題性分析，舉個簡單的例子，在做某地區銷量下滑原因溯因時，先對這個地區的在售和歷史產品的SKU，SPU等維度入手，帶出對應的銷量，收入，成本等度量分別進行橫向和縱向分析，發現問題進行深耕，比如說在各個產品間進行比較，發現離群的產品后單獨查看其各階段轉化及風格屬性等，確定原因，同時也會與市場趨勢和標準進行對比，多角度定位具體的影響因素，提出應對方向及策略，最后形成報告進行匯報，賦能于業務，使其銷量回歸正軌，改善市場狀態。

? 采訪老師：傳統制造業的轉型迫在眉睫，企業人才流失嚴重，面對這種現象，您能分析一下人才流失原因和應該采取哪些措施嗎？（數據分析方法展開）

? 嘉賓： 目前大部分傳統企業已經開始逐步完成數智化轉型，這也是傳統企業必然的發展路線，從調研的數據來看不論是在轉型前還是在轉型過程中存在的人才流失主要有幾個方面，薪資水平較低，工作相對繁瑣，發展空間較小，因為在轉型過程中不免會有些工作方式及內容上的轉變，傳統企業老員工居多，漲薪幅度較低，相對技術技能也并非前沿，這樣使得企業無法留住年輕資源，而老員工又會由于工作方式及工作量的變化未能及時適應而選擇離職，針對這類情況可以采用減少不良資產提高薪資水平，均衡新老員工工作狀態改善工作環境，聘請技術人才或提升員工整體技術水平，讓新老員工看到企業發展空間等等在完成企業轉型的目標下控制企業成本，同時降低企業的離職率，另外，還需對離職員工及時進行調研，總結定位具體原因，并進行改善等

? 采訪老師：傳統制造業和互聯網行業在數據分析上有什么樣的差異性？哪些指標是需要區分對待的？ 

? 嘉賓：首先是數據來源，傳統造業大部分數據均來自于企業內部，像一些產品的生產流程等，數據的準確性較高，而互聯網企業的數據主要來自于網頁，APP等，獲取的方式不同準確性也有差異，其次是數據量，傳統企業大量的數據主要來源于產線前采購的一部分，互聯網企業每天各個節點產生的數據量都很大，從而對于采用分布式存儲也有差異，另外還有數據類型和產品性質等也是有較大差異的，傳統企業主要是結構化數據，而且產品也有完整的生命周期比較符合市場發展規律，互聯網企業的非結構化數據居多，而且產品的長尾和ROI關注度較高，對于指標呢，傳統企業更注重產品的市場狀態，產品品質，各事業部群的效益等，互聯網企業會更關注產品的ROI，各階段轉化，用戶的留存率等等

? 采訪老師：業務痛點快速定位一般從哪幾個維度出發？采用什么方法？

? 嘉賓：對于用戶提出的能夠直接定位范圍的命題可以通過用戶的需求維度進行細化，并總結整理原生和衍生指標，根據整體或市場狀態及需求，設計評價標準，定位分析原因，另外還可以從流程環節角度，一部分包括從企業內業務流程，數據流向，節點效率等進行分析觀察，另一部分從用戶和產品的市場各流程轉化情況進行判斷，同時也需要從經濟效益的維度進行觀察，產品自身的回報率以及市場的競爭力等等，再利用假設驗證，橫縱向分析，相關性分析以及時間序列等結合描述統計，快速定位業務痛點及結論展示，而對于比較寬泛的命題就需要對其進行大方向上的拆分后將范圍縮小再分別進行分析定位，

? 采訪老師：接下來和您聊個熱門話題，數據分析師會不會被ChatGPT取代？ 

? 嘉賓：哈哈  這個是不會的，目前chatGPT雖然發展迅猛，應用領域也非常廣泛，但其本質仍是一款智能問答連續對話的自然語言處理算法模型，不可否認的是，它確實是一款可以幫助數據分析師進行帶來更強便利的優秀產品，可以更高效的輔助完成數據可視化，文本分析等簡單重復的客觀方面的任務，對于主觀的推測，經驗的結合，意外的應對方面是沒辦法給予可靠的結論的，另外從數據分析角度來說，一名優秀的數據分析師需要掌握相應的知識儲備和技術技能，除了基礎的數據采集清洗，統計分析，可視化展示外，還需要結合企業相關的客觀因素，市場環境，行業經驗等等完成復雜的分析驗證和結論輸出的工作，得到更可靠的結論為企業賦能，帶來更好的經濟效益

結束語   
我在天津,互聯網行業數據人，我與你一起，為CDA云接力！

CDA1級教材根據CDA考試大綱內容編寫。既適合CDA LEVEL I考生，也適合業務及數據分析崗位從業人員，教材全面、體系化地講解了業務數據分析全流程技能，揭秘數據分析的深層邏輯。