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呼和浩特人力资源管理之大数据时代我们的角色
作者:admin 发布日期:2018/6/21 18:48:38
 数据变现者:这类一直在公司从事着业务分析的角色,他们一直在尝试用数据去改变业务决策的流程变更和机遇,驱动着企业的北极星指标,更多做的事情是对业务驱动的输出而不是简单的输入,他们要考虑目前的现状、改变的机会、未来的方法,所以数据只是让他们的思维更加严谨,更有穿透力,简单的就是A\Btest、用户增长的驱动模型、用户生命周期管理方案、营销分析模型等,一直在实战中去挑战自己对数据分析的看法和认识,也未必完全依赖数据,工作的环境很容易让数据+行动变成闭环,从而?#27426;?#31215;累洞察力。

更多的思考集中在:

1、市场推广费用如何能在有限的资源做到最大化的ROI

2、用户的发展趋势和质?#30475;?#22312;什么问题?结构如何?如何增活跃,防流失?

3、提高转化的方式是什么?口碑的形成主要驱动因素是什么?

4、现阶段我们的组织结构和业务的融合度该如何调整?

5、整体市场环境如何?我们的地位稳健吗?还有没有新的发展机会?

记住他们的输出不是一份报告那么简单,而是整个商业问题的输入。工具对他们来讲已不是核心,常用的就?#34903;?/span>Excel+PPT,地位不高,自己学点SQL

那么在这样的环境和分类下,我们该如何高效去学习?

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那么不管你未来或者现在是哪类分析师,?#23478;?#20445;持一个常态心去学习,在这个行业走的越深,你才会发现数据分析师最后已经不是简单的数据加工者、PPT的汇报者、成果的宣讲者,而是一个多知识领域的布道者,你现在?#27426;?#21435;尝试将管理学、经济学、社会学、行为学等与数据分析相融合去看待一个商业sense,从而慢慢形成做事、决策时候的逻辑和结构化思维,如何在整个业务流程设计关键的启明星指标或者北极星指标。

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要走的更远首先,要先建立自己的思维能力,对数据分析的认识,而不是上来就学习数据分析的各类工具。

?#28909;?#25105;们的报告中会有很多的指标,许多人在写发?#36136;?#20040;的时候总是说用户数增加了多少,增长几个点,市场费用多少,ROI环?#35748;陸导?#20010;点,与竞争对手相比,我们的优势指标体现在哪些不足之处等,其实站在高层的角度你是将图表反馈的信息“念”出来了,聪明的分析师会这么干?

从规模效应来看,我们的用户量、GMV、排名如何?

从盈利来讲GMV表现如何,市场费用支出、ROI达到的成效是什么样子?

从资源优化来说.....

这些让?#20064;?#30475;着你还有点自己的知识体系,能够将发现的问题懂得去归类,去思考什?#35789;?#35268;模指标、什?#35789;?#30408;利指标、什?#35789;?#36164;源优化,关注其实还不够,还是没有告诉领导数据发现了那些洞察。

例如:用户量增加,活跃用户下降,GMV增加、市场费用也增加,那这些指标之间到底出?#36136;?#20040;问题,应该用什么方案能解决这个问题?谁来解决?黑锅总要有人去?#24120;?/span>

分析完以后?#27426;?#35201;梳理出好与坏,好与好之间的关系,再从几个方面去描述,你会发现你的思路和出发点是不一样的,?#20064;?#23601;喜欢色香味俱全的菜品。

其次,在上面的深?#20154;?#32771;和分析下,才是什么样的工具解决什么样的数据难题,?#28909;?#20844;司有数据库,?#30475;味家?#21435;提交申请才有可能拿到数据,等数据来了,其?#30340;?#24403;时的许多思?#23478;严?#22833;了一部分,那能不能有一天你走到你们老大面前,说我?#19981;?#25968;据库,?#19981;?/span>SQL语法,可以自己慢慢去提取想要的数据,你对底层越了解,采集和存储的体系?#35282;?#26224;,你在部门的竞争力才?#35282;浚?#22240;为你能独当一面,所以后面的升职?#26377;?#27700;?#35282;?#25104;。

学习一门技术之前,你应该知道,你想要达成的目标是什么样的,也就是说,你想通过这门技术来解决哪些问题,应用在哪些行业,哪些业务场景下,只有这一点想通了,你的数据分析之路的学习才是高效的、有目的的、有意义的。

从工具的层面去梳理,要学习哪些工具?这些工具足够解决掉你商业或者工作上99%的问题。所以学工具有时候是逼出来的,毕竟工欲善其事必先利其器。

当然我们也要根据自己的处境去选择,过早的学习,到真正用的时候你依旧会忘记,到临时需要时你却一脸懵逼,?#27426;?#35201;找一个自己适合的工具死磕到?#31069;?#21035;的工具只需要掌握,天下套路那么多,你总要有自己的套路,也有很多稳固的方式:

1、找一些竞赛的数据,自己没事折腾一下;

2、多去看看相关的论?#24120;?#26377;事没事回答一下,溜溜自己的知识;

3、找一些圈友写一些自己操作的实录或者自己的网站等,让知识沉淀。

最后,所有的学习都是态度问题,不能着?#20445;?#25105;们只有在好的体系、好的课程质量体系下,自己才能在有效的时间成长的更快,有时候也是当局者迷,要尝试和身边的人或者同行去分享一些自己的认识,往往武侠小?#36947;?#38754;,速练成的武功往往对自己以后伤害更大,反而拥有一本武?#32622;?#31821;,能让自己成就大梦,大家都知道一个道理:一份数据给不同的人做出来的肯定是不一样的,因为没有分析的目标一个明确的需求给做出来的肯定有一个是最好的,因为他思你所思,想你非想。

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1、多看看知乎上的深度交流,为你所用;

2、多关注行业的变动,没事去各大招聘网站看看需求的变化;

3、少看点新闻,它不能让你?#26377;?#21319;职,哈哈~~~

4、圈友们彼此之间多多交流,你的观点只有和别人发生博弈时,你才有深思;

5、多看一些跨学科的书籍,跨行业的报告,让知识体系丰富起来,那样你才有体系化思考的资本;

6、坚?#32622;?#22825;写点什么,日积月累你才有出众的根基,所以?#30446;?#29983;学数据分析成长要比理科生高很多,他们善于表达撰写;

7、选择那些有一线实战经验讲师的课程,他们才能让你少走弯路,少踩坑。

 

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