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都在说酷炫、高级、领导满意的数据分析,但只有我教你怎么做了

Jenny.Zhang

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2022.11.1

“你有没有做过高级的数据分析?”这个问题一出,有很多数据行业的同学答不出来,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。今天来系统解答一下,是什么,为什么,怎么做。

一、通俗解释,什么算高级

所谓的高级有两种理解:

1、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。

2、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

就拿数据分析和开车队对比吧:

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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。

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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。为啥呢???

因为越高级的数据分析,在菜鸟眼中越简单!其中太多脚踏实地干活的部分,在他们看来,完全不够炫酷、玄幻、高大上,他们会说:数据本来就很大呀!不就是做个报表吗!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。

唉。

三、如何提升数据分析的高级感

前段时间说互联网行业的黑话,“打法,赋能,拉通,痛点”,大家都喜欢这些听起来高大上的名字,比如:“我用数据分析发现了与销售业绩关联度高的5个维度”,直接叫“构建销售五力模型”。是不是那感觉一下就上来了。

再比如,“我按照规则提交名单给业务部进行跟进,经过1个月检验发现65%预测正确,30%出现误差”就太脚踏实地了。直接叫:“建立赋能系统,进行5轮迭代,持续优化模型效能”直接把人看趴下。

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只要那些天天吹高大上方法的人,一碰上数据采集,一碰上数据清洗,一碰上落地流程,基本都化成灰了。

所以什么概念的先放一边,做好高级的数据分析,还是得从工具入手。

工欲善其事,必先利其器。说起来道理大家都懂,只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知好的数据分析工具可以让你事半功倍,瞬间提高学习工作效率。

虽然数据分析的工具千万种,综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而R、python、excel、FineBI是被提到频率最高的数据分析工具。那么,这些工具本身到底有什么特点呢?

1、Excel

这个就不用多说了吧,最常用的工具之一,优点缺点都很明显,不过不要再说Excel用的精怎么怎么样了,很多东西你接触到了才有评论权,你觉得它好,是因为某种程度上,你的数据量还没有达到一定程度。

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2、R

与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。

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不过需要编程,上手挺难的,所以这个不建议没有基础的小白使用。

3、python

Python极其容易上手,不过和R一样,你让30岁的人从头学肯定不现实。

4、FineBI

既然编程很难,那么有没有不需要代码的平台?也就是所谓的零代码工具。

有!

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拖拖拽拽即可实现数据分析,完全不需要任何复杂的操作,从一个零基础的新手,到会用、用好只需要很短的时间。

你以为处理数据还需要函数?不需要的!直接用内置好的计算功能。

你以为数据修改还需要手动核对?不需要的,数据直连多种数据源。

你以为仅仅是数据分析工具?完全不是,还能做可视化!

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这或许就是他们口中的高级数据分析吧。

当然,我们还是希望业内浮躁盲目的气氛少一点,大家多认真干活,用到一些有技术含量的东西,肯定比直接跑报表好太多。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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