網站數據分析的一些問題

從事數據倉庫和數據分析相關的工作也有段時間了，大數據當下，數據分析師也火熱，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。

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？

       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。

      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？

      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？

      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？

      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。 數據分析師培訓