数据分析师的职业规划

数据分析师的职业规划

经常有一些小伙伴开始对数据分析充满了激情,可是做着做着感觉自己很迷茫,开始灵魂拷问:

  • 为什么同样的工作别人的薪水比自己高那么多?
  • 别人的分析都很高大上,为何我老是倒腾数据?
  • 现在出去找工作,能找到好的吗?
  • 到底我适不适合做数据分析师呢?该拥有什么样的技能呢?

带着大家的这些问题,我们一起来交流一下这里面的玄机,希望以下的几个方法给大家一些启示
01  数据分析是干什么的
一、假如你是一个建筑工人,平时主要负责物料的管控,突然有一天进来一个新的供应商,给你供应了一批砖,你首先要做的就是要判断这批砖有没有偷工减料,对吧?

那如何做呢?首先会想到我要抽查几个砖,看看质量如何?可如何抽查更科学?质量衡量的标准如何界定?判断的减料的标准是什么呢?
那作为分析师你可能要有一个明确的方案:
1、采用随机抽样或者分层抽样,设定科学合理的抽样方式2、对质量这个词进行量化。从业务角度出发,比如分别从外观、重量、硬度进行评估,对砖的外观进行评分,对砖的重量进行称重,对砖的硬度进行测试评分
3、设定偷工减料的标准,例如对外观评分、重量、硬度分别做分布曲线,如何曲线符合常态的分布,那说明品质没问题,那如何是偏离的曲线分布,那就可能暗示这是一批偷工减料的砖,要提出整改方案,毕竟项目的工期不等人
二、假如你是一个品类的管理负责人,负责着某个平台的产品选品问题,有一天老板告诉你,我们现在的品类太乱了,那你作为负责人是不是要思考如何对品类进行管理运营呢?

相信你第一时间会想到,一些明星产品、爆款我是要保留的,那如何找出这些产品呢?嗯,28理论,转化成分析师的利器就是直方图,也被称为ABC分析

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那你拿着这个图是不是能很好的回答老板的问题呢?有时候能,有时候不能,这个分析只是让你找到你们优先保留的产品,不会让品类管理不当造成对公司造成大的损失,其实还要考虑平台用户的画像和消费行为,对商品的功能进行细分,比如有些商品是为了引流(早上超市鸡蛋便宜,就是让大妈上钩的),有的是为了利润,等等,

三、假如你和我一样,是一名有情怀的数据分析的教育者,你是不是很想知道那类广告的效果最好?
那你的想法就是我每个都试一下,看看到底哪个好?那就需要给出被测试人群的特征与好不好的评判标准
其实就是随机对照试验,让你的营销术语随机出现在学员面前,观察一段时间内效果类指标表现表现比较好的营销术语,这其实就是AB测试
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四、假如你是一个平台运营的负责人,你是不是每时每刻都会关注,我们的那个环节会有问题,这个问题是内部因素导致还是外部因素导致?
那其实就是大家常看到的一些漏斗、AAARRR这样的流程界定分析,但切记这不是一个标准的流程,而是贯穿了整体的流程主线路而已。

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那其实不管如何,我们都是用数据来解决问题的,如何能够有效的解决问题,那就是好的分析,不在乎行内人所谓的深与浅,看完了数据分析主要干什么,下来我们看看数据分析要学什么?
02  数据分析要学什么
上面分享了数据分析是什么,相比大家有了一个较为清晰的认识,那就是解决问题,在实战中解决问题分为几种,我觉得很有必要提出来,这对大家对话自己的要学什么很重要

1、自己解决问题2、帮助别人解决问题

先看第一种,自己解决问题,如果你的主要工作并非数据分析,而是用数据分析来验证、解答你的问题,那其实主要学好数据分析的方法论、基本的统计学、懂excel的基本操作就够了,心情好可以学点python,但基本的工作环境99%用不到,没有excel那种操作的爽感,高级点的大型企业都有自己的数据平台,你只要理解数据与业务流程的关系即可,建立一套自己的分析体系即可,记住你的本职工作,是业务。
第二种,帮助别人解决问题,大致分为3个方向
1、给别人提供报告,这种很常见,这种对数据分析的要求最高,从问题的定义、界定的标准、数据提取、数据分析、数据呈现都要学,包含行业分析、业务模式、分析工具、呈现方式等,偏技术类的重点就是代码+算法,偏业务的就是思维体系+报告撰写能力。

2、给别人提供工具支持,这个很容易想到吧,就是大家常见的数据产品,这类主要是要增加数据的思维方式,比如如何抓取数据,如何设置埋点,同时还要做一些前端交互的设计,如数据呈现的方式、系统设计的业务逻辑、权限和功能板块的规划等,其实就是将被帮助人的需求转化为详细的技术需求,再跪着去求程序员帮你去开发优化。
3、还有一种是夹缝中生存,帮助别人(分析师、产品)解决问题,主要解决数据的清洗、建模、技术支持等,就有了数据工程师,平时主要是数据的ETL、各类表格的制作提取,还有了数据建模工程师,常年倒腾各类数据模型,评估模型,从而定期优化或者做新的模型,想不想数据分析师中的程序员?这类很多干久了都会开始迷茫,自己到底是干啥的?

这类没有给大家罗列具体要学的知识要点和学习方式,这类资源太多了,相比大家比我更有办法,接下来我们再一起看看职业的规划:

03  数据分析师的职业规划
自己解决问题的这类基本都是沿着业务的线路去走,比如业务总监、市场总监、增长总监、COO,毕竟做业务潜力无限,谁让人家的主线是业务,而非数据分析呢?
帮助别人解决问题的这类,太技术的一般都会走向技术总监、算法专家、科学家、CTO、研发专家等。偏业务多一些的基本会走向数据分析专家、数据运营总监、数据咨询专家、战略分析总监等
有人会说,那是不是做到总监或者专家就到头了,这个取决于你,在职场,干什么职位都有塔顶的,而且越往上走越是夹缝生存,拼杀越激烈,但要是不在职场,也可能会被人秒杀,也可能有无限的想象空间。

其实要是在职场做到总监或者专家,生活质量还是不错的,比如大的互联网公司都是50w+,有的会更高,活的还是很不错的(相对大部分从业者而言),这行业的炮灰很多的。
无论如何一般的企业招聘分析师多数以3年为门槛,3年内主要看你的专业背景,3年后主要看你的行业背景,所以要清楚自己的位置和赛道,先给自己定一个方向和目标去跑,要是怕定不好,那就简单些,先定个年薪50w+,如何跑需要自己好好去思考,跑多快,有什么捷径需要自己慢慢去感悟交流。
最后我们看看这些分析工种之间的技能交集是什么?所谓的交集就是你要做数据分析是必须要学的,不学就等于把自己以后的规划拍死了。

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