说在前面:
大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。
现在有关数据分析的文章满天飞,很多小伙伴好奇:到底数据分析是做什么的?今天小熊妹给大家捋一捋,就拿几个大家常问的问题举例吧。
答1:在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。
答2:让大家有数据可以看。在企业里,需要看数据的时候多着呢。如果从工作流程的角度看,至少有5类分析经常做:
当然,还有日常工作中数不清的“小熊妹,给我个数据看看”这种叫临时型分析好了。其实这种都不能算分析,因为也没分析啥,就是丢个csv文件给他就完事了。好在我现在有3个实习生在帮忙跑数,这些被人呼来喝去的工作已经少很多了。
答3:数据确实能驱动,每次业务部门的老板们做决策前都要拿一堆数据,平时还要看各种数据监控报表,还有阶段性复盘,感觉离了数据就没法干活了。
但是数据驱动和数据分析师驱动是两码事。作为一个查数姑,我从来没见过我能驱动谁。我的日常工作基本上都在取数、做报表、偶尔帮助模型组搞搞模型,一天天的就这么过去了。我唯一驱动的就是实习生,让他们帮忙买个奶茶,拿个快递啥的……
答4:数据分析是一项工作,谁都能做。数据分析师是一个岗位,大公司才有专门的数据分析师岗位,小公司经常是一个开发哥哥全包了。
答5:数据分析大体上分3步:
第一步:获取数据。通过埋点获取用户行为数据,通过数据同步,打通内部各系统数据。以及做数仓建设,存储数据。
第二步:计算数据。根据分析要求,提取所需要的数据,计算数据,做表。第三步:解释数据。解读数据含义,推导出一些对业务有用的结论。
答6:并不全是,这个在不同企业,情况不一样。如果公司规模大的话,获取数据经常是数据开发组完成的,他们一般挂着“数据开发工程师”或者“大数据工程师”的头衔,解释数据则是运营自己写ppt做解读,留给所谓“数据分析师”的,其实就是中间的计算数据的一步,也就是所谓的查数。查数姑(查数据的小姑娘)的外号就是这么来的。
像我在的互联网厂子,数据一般都是自己收集的,所以有一组数据开发的小伙伴专门做数据采集、数仓建设,我们在的小组是数据服务,就是单纯的跑数、和业务方沟通、写一些ppt。
有些公司(一般是做电商的),数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的,然后基于这些数据做分析。有些公司(一般是传统企业),数据是直接用的大型的BI产品,然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小,就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。
总之情况五花八门。搞笑的是,这些公司都会说:我在招“数据分析师”,一个“数据分析师”名义之下,工作千差万别,就搞得人晕头转向了。
答7:这个最好自己上招聘网站看,都写在那呢。要让我说,这工作工资一点都不高,其实和同一个企业内的其他岗位比没啥优势,也没见运营的、产品的就比我低呀。很多人会觉得做数据分析工资高,可能是因为自己在的行业本身平均工资就低,和互联网公司一对比就显得更低了。
答8:额,这得看啥叫“编程”,比如隔壁数据开发组的小哥哥们,就觉得本姑娘我根本就不算编程,写sql查个数再做个PPT,算啥编程呀。可能因为我们人比较多,分工细,我就只出数,对业务方聊就好了,偶尔用tableau画画图啥的。
但是那种完全不碰代码,就是在excel里整理下文档的,所谓的“数据分析师”,我是强烈不建议你去做的。想当年我第一份工作就是这种,结果发现每天都在打杂,一点存在感都没有,也没人教。所谓的“野生数据分析师”就是这种吧。然后就果断离职换工作了。
所以至少得有基础的数据查询能力,数据库查询得很熟练。
答9:应该挺难的。反正我看我们负责算法的人都很厉害,压根一点都看不懂的那种。而且算法岗招聘内卷的一塌糊涂,经常看到他们入职的人都是各种名校,怕怕,像我这种渣渣是没胆量挑战的。大家有兴趣可以试试。
而且,虽然都是做数据,但数据分析岗和算法岗交集其实挺少的。一般算法岗有明确的应用场景(比如我认识的小哥哥都是做搜索的)。在这个场景下具体算法一大堆,还需要大数据开发的支持(不然数据量大,实现不了)。所以其实并非大家想象的,这两岗位都是做数据的,转呀转就转过去了。
答10:这个我可回答不了,毕竟工作经验不久,见识也不算特别多。目前就是一份工作做着而已,期待有更多年经验的大神来回答吧。打工这件事吗,刚毕业的时候觉得有个10K已经很多了,现在20几K还不够花,而且同事也经常有离职的,感觉不出来换个地方打工有啥区别……
以上就是数据分析常问的十个基础问题,希望大家喜欢。
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