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编辑导语:数据分析往往会被认为是一份很简单的工作,其实背后涉及种种复杂的条件和过程。那么,什么是高级的数据分析?高级的数据分析都需要什么?如何提升数据分析的高级感?本文作者通过举例的方式,为我们进行了详细地解答。
“你有没有做过高级的数据分析?”
这个问题一出,又问劈了很多同学。妈耶,平时都在跑取数单,啥是高级的数据分析见都没见过,咋回答。今天系统解答一下。
一、什么算高级问一个简单的问题:汽车上如果没有导航,能不能开车?
答:绝对可以。
实际上导航普及也没几年时间,但没有导航,开车会异常麻烦:找不到路、错过路口兜一大圈、傻乎乎堵在路上不会绕……总之开车效率低了很多。
这时候,只有各种路况牢记于心的老司机才能又快又准的抵达终点——这是人们通常心目中的“高级司机”。如果你去采访他,他一定有很多“高级开车方法”可以分享。
但是有了导航以后,开车学习成本极大降低,以前菜鸟连路都找不到,现在按着导航走,也能大差不差的到达终点。
虽然高级的司机肯定还是会略快一点,但是高级程度已经大大下降了——因为结果上的差距拉近了很多。
虽然老司机们口头上还是会有很多复杂的,难以学习的技巧,但是结果的差距相近,让人们不再那么迷信他们,反而开始吐槽他们的各种恶习:加塞、压实线、变道不打灯……
所以我们看到,所谓的高级有两种理解:
业务上的高级:被少数高人掌握,结果上又快又准,口头炫酷复杂。
技术上的高级:能帮助大量菜鸟,结果上提升效率,操作简单轻松。
那么问题来了:数据分析,算是技术呢?还是业务呢?
二、高级的数据分析需要什么之所以举导航的例子,是因为数据分析和导航非常类似:
所以理论上,最高级的数据分析成果,就应该类似导航:
真正高级的数据分析,是体系化作战:以业务流程为保障、以数据采集为基础、以报表为骨干、以数据产品为卖点,兼有业务经验沉淀与模型辅助,是一套简单易用的工具体系。如下图所示:
但是,如果在面试或者对外交流的时候,经常有些不懂行的人出来嘀咕:你这个做的不够高级呀,为什么呢?
三、为啥不识货的人那么多越高级的数据分析,在菜鸟眼中越简单。因为其中太多脚踏实地干活的部分,完全不够炫酷、玄幻、高大上吗?
他们会不停嚷嚷:
数据本来就很大呀!
不就是做个报表吗?
不就是做个提醒吗?
你这预测也太简单了?
能不能我嘴上不说,你自动预测我心里想什么?
你要是试图给他们解释:这个只是看起来简单,需要打通n个系统,做n多埋点,采集n多数据,进行n次反复实验。就像你要跟他解释导航软件需要搞卫星遥感,街道实拍,预计算路径一样——他既听不懂,也不觉得很高级。
他们会继续嚷嚷:导航不是很多人都能做吗,不就是输入一个地址吗,有啥难的。
总之,对他们而言,操作简单就是方法简单,只要听懂名字就等于理解过程,他们渴望的是过程听不懂且效果出人意料的牛逼的玩意。
是滴,菜鸟们需要的不是个数据分析师,而是个巫师。
带着尖尖帽子,拿着魔杖,穿着灰色长袍,口中念着:阿瓦达克拉夫拉!然后变出一堆钞票来。你不张嘴,他掐指一算,便知施主今日星座运势——这看起来多高级!
当然,行业里还是有识货的人,但是万一遇上这种菜鸡,还偏爱跟你较真:“你有没有啥高级的方法”,该咋对付呢?
四、如何提升数据分析的高级感我们拿看似最简单的销售分析举个例子:
注意,以下方法只适用于面对不懂行且豪横的坏人。本质上,这种质疑来自对数据分析工作的不理解,和对自身能力的过度自负。所以想要怼回去,刹掉对方的锐气,可以这么干:
1. 第一步:反客为主把他想抨击你的话,主动说了。走他的路,让他无路可走。
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