? 采訪(fǎng)老師：歡迎大家來(lái)到CDA持證人專(zhuān)訪(fǎng)，今天我們邀請到了蔣少寒老師，可以和大家打個(gè)招呼姻游！ 

? 嘉賓：大家好弧拙！我叫蔣少寒！電子信息工程專(zhuān)業(yè)捶筝，畢業(yè)后在某500強制造業(yè)擔任it方向的數據分析明拭，后在某互聯(lián)網(wǎng)公司承擔業(yè)務(wù)側的相關(guān)數據分析工作艇劫，這兩段經(jīng)歷使我對傳統制造業(yè)數據屬性及流轉具備深入理解，同時(shí)可以協(xié)作并獨立完成對各階段數據的分析，出具數據分析報告冯丙，完成設計可視化看板等，另外也了解互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的業(yè)務(wù)數據流，根據業(yè)務(wù)痛點(diǎn)快速定位并進(jìn)行系統性分析化踊，給予業(yè)務(wù)側數據支持及決策方向乔夯。

? 采訪(fǎng)老師：傳統制造業(yè)是如何進(jìn)行數據分析的呢？能否改善經(jīng)營(yíng)情況笨味？（可以舉業(yè)務(wù)例子展開(kāi)）

? 嘉賓：這個(gè)由于傳統制造業(yè)起初的數智化程度不夠完善，在進(jìn)行數據分析的過(guò)程中總會(huì )遇到一些比較難處理的問(wèn)題乎辫，像數據的統一性，唯一性不達標之類(lèi)的老甸，使得在前期數據分析過(guò)程中花費較大時(shí)間進(jìn)行數據清洗，再利用有效的數據進(jìn)行專(zhuān)題性分析，舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，在做某地區銷(xiāo)量下滑原因溯因時(shí)，先對這個(gè)地區的在售和歷史產(chǎn)品的SKU，SPU等維度入手，帶出對應的銷(xiāo)量币遮，收入，成本等度量分別進(jìn)行橫向和縱向分析，發(fā)現問(wèn)題進(jìn)行深耕，比如說(shuō)在各個(gè)產(chǎn)品間進(jìn)行比較份胆，發(fā)現離群的產(chǎn)品后單獨查看其各階段轉化及風(fēng)格屬性等隙孵，確定原因，同時(shí)也會(huì )與市場(chǎng)趨勢和標準進(jìn)行對比，多角度定位具體的影響因素，提出應對方向及策略具伍，最后形成報告進(jìn)行匯報，賦能于業(yè)務(wù)邢侵，使其銷(xiāo)量回歸正軌，改善市場(chǎng)狀態(tài)。

? 采訪(fǎng)老師：傳統制造業(yè)的轉型迫在眉睫，企業(yè)人才流失嚴重天旺，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燥筷？（數據分析方法展開(kāi)）

? 嘉賓： 目前大部分傳統企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始逐步完成數智化轉型穴煎，這也是傳統企業(yè)必然的發(fā)展路線(xiàn)，從調研的數據來(lái)看不論是在轉型前還是在轉型過(guò)程中存在的人才流失主要有幾個(gè)方面苦小，薪資水平較低，工作相對繁瑣徙祥，發(fā)展空間較小，因為在轉型過(guò)程中不免會(huì )有些工作方式及內容上的轉變，傳統企業(yè)老員工居多，漲薪幅度較低，相對技術(shù)技能也并非前沿，這樣使得企業(yè)無(wú)法留住年輕資源，而老員工又會(huì )由于工作方式及工作量的變化未能及時(shí)適應而選擇離職，針對這類(lèi)情況可以采用減少不良資產(chǎn)提高薪資水平，均衡新老員工工作狀態(tài)改善工作環(huán)境液荸，聘請技術(shù)人才或提升員工整體技術(shù)水平，讓新老員工看到企業(yè)發(fā)展空間等等在完成企業(yè)轉型的目標下控制企業(yè)成本，同時(shí)降低企業(yè)的離職率，另外应民，還需對離職員工及時(shí)進(jìn)行調研，總結定位具體原因，并進(jìn)行改善等

? 采訪(fǎng)老師：傳統制造業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)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(lái)源犁秘，傳統造業(yè)大部分數據均來(lái)自于企業(yè)內部，像一些產(chǎn)品的生產(chǎn)流程等，數據的準確性較高，而互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數據主要來(lái)自于網(wǎng)頁(yè)，APP等，獲取的方式不同準確性也有差異量承，其次是數據量，傳統企業(yè)大量的數據主要來(lái)源于產(chǎn)線(xiàn)前采購的一部分拯骤，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)每天各個(gè)節點(diǎn)產(chǎn)生的數據量都很大，從而對于采用分布式存儲也有差異牧逾，另外還有數據類(lèi)型和產(chǎn)品性質(zhì)等也是有較大差異的持寄，傳統企業(yè)主要是結構化數據猛铅，而且產(chǎn)品也有完整的生命周期比較符合市場(chǎng)發(fā)展規律，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的非結構化數據居多，而且產(chǎn)品的長(cháng)尾和ROI關(guān)注度較高噪沫，對于指標呢，傳統企業(yè)更注重產(chǎn)品的市場(chǎng)狀態(tài)，產(chǎn)品品質(zhì)胆屿，各事業(yè)部群的效益等，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)會(huì )更關(guān)注產(chǎn)品的ROI，各階段轉化长已，用戶(hù)的留存率等等

? 采訪(fǎng)老師：業(yè)務(wù)痛點(diǎn)快速定位一般從哪幾個(gè)維度出發(fā)医惠？采用什么方法？

? 嘉賓：對于用戶(hù)提出的能夠直接定位范圍的命題可以通過(guò)用戶(hù)的需求維度進(jìn)行細化，并總結整理原生和衍生指標，根據整體或市場(chǎng)狀態(tài)及需求，設計評價(jià)標準，定位分析原因庞萍，另外還可以從流程環(huán)節角度，一部分包括從企業(yè)內業(yè)務(wù)流程，數據流向，節點(diǎn)效率等進(jìn)行分析觀(guān)察，另一部分從用戶(hù)和產(chǎn)品的市場(chǎng)各流程轉化情況進(jìn)行判斷奶稠，同時(shí)也需要從經(jīng)濟效益的維度進(jìn)行觀(guān)察，產(chǎn)品自身的回報率以及市場(chǎng)的競爭力等等，再利用假設驗證，橫縱向分析索牛，相關(guān)性分析以及時(shí)間序列等結合描述統計，快速定位業(yè)務(wù)痛點(diǎn)及結論展示，而對于比較寬泛的命題就需要對其進(jìn)行大方向上的拆分后將范圍縮小再分別進(jìn)行分析定位，

? 采訪(fǎng)老師：接下來(lái)和您聊個(gè)熱門(mén)話(huà)題，數據分析師會(huì )不會(huì )被ChatGPT取代？ 

? 嘉賓：哈哈  這個(gè)是不會(huì )的漂洋，目前chatGPT雖然發(fā)展迅猛葡续，應用領(lǐng)域也非常廣泛姓拂，但其本質(zhì)仍是一款智能問(wèn)答連續對話(huà)的自然語(yǔ)言處理算法模型，不可否認的是，它確實(shí)是一款可以幫助數據分析師進(jìn)行帶來(lái)更強便利的優(yōu)秀產(chǎn)品喂惜，可以更高效的輔助完成數據可視化，文本分析等簡(jiǎn)單重復的客觀(guān)方面的任務(wù)，對于主觀(guān)的推測，經(jīng)驗的結合抖攘，意外的應對方面是沒(méi)辦法給予可靠的結論的，另外從數據分析角度來(lái)說(shuō)，一名優(yōu)秀的數據分析師需要掌握相應的知識儲備和技術(shù)技能，除了基礎的數據采集清洗，統計分析赞咙，可視化展示外杖荤，還需要結合企業(yè)相關(guān)的客觀(guān)因素，市場(chǎng)環(huán)境，行業(yè)經(jīng)驗等等完成復雜的分析驗證和結論輸出的工作躁染，得到更可靠的結論為企業(yè)賦能搪桂，帶來(lái)更好的經(jīng)濟效益

結束語(yǔ)   
我在天津,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數據人，我與你一起破喻，為CDA云接力！

CDA1級教材根據CDA考試大綱內容編寫(xiě)。既適合CDA LEVEL I考生，也適合業(yè)務(wù)及數據分析崗位從業(yè)人員，教材全面缤贯、體系化地講解了業(yè)務(wù)數據分析全流程技能蓖康，揭秘數據分析的深層邏輯。