说说心里话

数据管道

共 1212字,需浏览 3分钟

 · 2020-11-25

我喜欢定期去整理一些有价值的观点,通常也会把他收藏起来,再就是,自己去尝试理解并记录下来。

当然,这些内容不一定完全对每个读者朋友都有帮助,感谢理解。

1、谈数据分析需求,萌辰

数据分析避免成为跑数工具的三句话:

你这个需求有没有人看?老板会不会看?

按受众优先度排需求。

你这个需求是不是已经是最详细、最完全的版本了?确定不改了?

(如图) 太窄太小的需求,让他们直接去找IT部门要数据权限,长痛不如短痛,给他们设计一个取数面板。

以及,能不能要到数据权限,这也是业务与IT的任务,不是数据分析的。为什么要这么做,因为可操作性比让她学一门代码技术简单的多。

图来源于星友萌辰分享

关于数据需求,宝器所想,基本与萌辰一致,细节更多可见之前我那篇文章:写给所有数据人。

2、谈0-3年分析师的快速成长,宝器。

对于比较年轻的分析师来说,我的观点是尽量做一些看着简单却可以把知识体系夯实的事,比如像下图这样去处理每一个需求并汇总扩散成业务指标体系。

图来源于星友ola分享

看到很多人会问,我也是这么理解一个需求的呀,这么做还是不能提高我的业务Sense,我的数据敏感等等。

你要知道,理解和执行是区别的,执行并汇总成体系化的知识是有区别的,汇总成体系化的知识并撰写一份业务组级使用文档也是有区别的。

其实每个需求都是业务诉求,即用户场景,只是你要想办法把它用数据量化。而理解并执行上面那张图的过程,就有在刻意锻炼一些思维和业务的敏感度。

因为这个过程你是把业务诉求拆解成一个个指标,并且把指标翻译成了对业务有价值的统计数据,你在划分这些业务的同时,也就是把指标场景化分级的过程。

如果在多一点,你可以应用一些分析方法,用SQL、Excel、Python把这些指标写上对应场景案例Demo,搭配不同的分析图表去呈现。

这些做完,业务、分析、思维、工程能力都有了。建议阅读:从留存率业务案例谈0-1的数据指标体系

3、谈经验与经历。

先说观点:一份简历中,更重要的是你的经验,而不是你的经历。

经历像是一个模版化的东西,比如A在字节工作,B都在腾讯工作,两人都想跳槽到快手。 

A的简历写的,我在字节工作了3年,负责了短视频的增长项目。。。 

B的简历写的,我在腾讯,开始做的是短视频业务增长方向的数据分析,一开始是对接产品、研发和运营的各种数据需求,后来,我从需求中提炼了0-1数据指标指标体系,为业务线贡献了。。提高了。。。效率。。。最后也得到了。。。奖励等等。  

对于A来说,能看到的是他的经历,对于B来说,可以看到他的经验。

最近很喜欢一段话:贵在厚积薄发,贵在积极向上,贵在热爱生活,贵在未来可期。

我是宝器,我们下期见。
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