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項目經理怎么才能做好數據分析工作？
2018-12-21
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現在很多的企業都是比較重視數據分析的，尤其是項目經理。如果一個項目經理掌握了數據分析以后，才能夠對項目有一個精準的決策。但是很多項目經理并不是數據分析專業的，這就需要項目經理更加熟悉和增進數據分析領域的知識了。那么項目經理怎么才能做好數據分析工作呢？下面小編會為大家詳細解釋一下。


首先，項目經理需要對業務有一個詳細的理解，而所有的需求來源于業務痛點，作為分析師需要對業務有基礎的理解，當然，這種理解是越深刻越好，了解業務可以通過垂直門戶了解，也可以通過行業的報告進行了解。同時也應該知道業務問題的定義、甲方的職責和義務、乙方的職責和義務、項目的里程碑和驗收標準、項目交付物等具體的內容。


其次就是對數據的探索，所謂數據探索就是圍繞業務問題首先需要整理系統和數據列表，數據探索中在不理解的時候一定要追本溯源，對數據的探索需要對數據來源、設備信息、位置數據進行了解。


然后就是需要注意對數據的提取需要注意，數據探索的基礎上，分析師要形成對數據采集、抽取需求，這時候可以最大效果的和數據工程師團隊配合，這些里，需要建議大家都是數據抽取以寬表為基礎進行多次迭代，把各方數據統一融合到一個或者幾個寬表中，同時寬表要能最大范圍的體現業務指標。以及指標體系通常圍繞業務的KPI來進行構建和拆解。這些都是需要好好注意的。


接著說說數據處理，一般來說，數據工程師按照寬表提取數據后，數據的處理方式根據數據量、業務場景會有不同的方式，不同的數據體量需要用不同的工具進行分析，比如少量數據（小于10w），可以直接使用Excel進行。中等數據（小于100w），可以使用mysql數據庫進行相關的處理計算。大量數據，可以使用python進行文本處理。分析方法也是比較重要的事情，分析方法有-特征分析法、描述分析法，規則分析法，模型分析法。對于這些方法大家都是需要重視的。牢記這些方法，才能夠做出好的數據分析。


最后就是數據呈現。好的數據分析在解決客戶業務問題的同時還應該讓客戶有一個好的體驗，數據呈現就需要重視報告、規則、模型、流程以及數據接口。重視這些才能夠做好數據分析工作。


以上的內容就是項目經理需要重視的內容，只有熟知和掌握這些內容才能夠做好數據分析從而提好自己的職業含金量。大家在學習數據分析的時候一定要多多學習，尤其是注重培養數據分析的思維，這樣才更好地勝任數據分析領域的工作。

 


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