光环大数据分享 数据分析师必须知道的十个问题

6、数据分析的价值？

基于历史数据，来告诉相关人的业务情况是怎么样的，结合对于公司业务模式的理解，一起制定相关策略，帮忙公司实现业务目标。

基于公司内、外部的数据，结合分析师对于公司业务的理解、行业发展趋势的理解，提出公司及行业发展趋势，为公司制定相应的战略提供参考。

如果从精典的数据价值金字塔来说，如果你仅提供数据，你不是数据分析，那在做最最传统的BI的工作，给出数据。如果你给出了信息，恭喜你已经开始在做数据分析了，如果给出"知识"(在我认为,就是给你的观点,建议,方案,而且是基于数据得到的),欢迎你进入到数据分析师的世界。如果你能数据产品(对于什么是数据产品，我们后续再讨论)把知识深沉下来，bingo，你是一名出色的数据分析师。

7、数据分析，到底是分析什么数据？

分析公司内、外部的数据，内部的数据有以下几类（以电子商务为例）：

1、流量数据或者说网站的点击流（日志）数据。

2、订单数据。

3、商品数据。

4、会员数据。

5、供应链相关数据。

6、客服数据。

不同公司对于数据收集的粒度、完整性不一样。是否所有公司都要把所有的数据都收集下来，我的观点是：如果允许，当然越多越好。但是很多是时候是要分析师对评估哪些数据需求收集，保存多久的数据。分析师一定要用一定ROI的意识。

那种数据都没有积累多少，就号称自己是大数据公司，号称通过大数据建议竞争优势，你觉得可能吗?

8、数据分析有几种角色？

数据分析：助理分析师、分析师、资深数据分析/数据分析专家、商业分析师；

数据产品经理:我特别喜欢这种角度，我觉得的真正的数据分析师，应该有产品的思维逻辑。因为不管你在做报表，报告，系统，那怕是一个简单的数据需求，你都可以理解为一种数据产品。(什么是产品，产品是解决目标用户的问题。请分析师都牢记这一点。)

数据挖掘：数据挖掘工程师、资深挖掘工程师；

9、什么样的人适合做数据分析？

除了之前我的一些文章讨论到的需要相关的基本的技能外，也许下面的内容对一个数据分析师成长更为重要:

1)、看到数据有兴奋感的人。有兴奋感说明你有兴趣，那说明很会有意愿把数据分析好。

2)、愿意学习的人。你分析的内容永远不会一尘不变，即使你分析的主题是相对固定，但业务是变化的，你需要不断的学习业务，同不同人沟通，吸收别人的观点。所以分析师一定要报着学习的态度。

3)、逻辑思维较强的人。数据分析师想要把你的分析好，一定要有结论思维。

4)、表达与沟通。因为数据分析最终价值的实现，一般来说不会是分析师亲自去制定或者实施。所以你一定很有条理、逻辑清晰向别人表达，让业务方认识到你分析结果的价值，从而影响业务方去愿意使用你从数据中得到的观点。

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