好的数据分析师的价值？

  1. 好的指标体系的搭建
    • 指标
    • 报表
  2. 直观传达信息
    • 可视化
  3. 正确且高效地传达信息
    • 有时候折线图可能更加直观，需要选择好的图表来展示数据
  4. 清晰了解数据分析项目客户的想法
    • 我们要展示的数据是为了客户做更好地决策，因此我们需要用合适的方式表达出来。更加方便决策部分做进一步的分析。

合适的图表

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假如 4.6% 的涨幅对于我们来说很重要，我们可以用左图进行表现。

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学习建议

技术方面：多练习

思维方面：

  1. 看别人的报告，总结别人图表中的信息
  2. 看指标，解读别人如何搭建指标体系
  3. 利用统计学，查看数据分布。

公司的数据流

  • 公司核心业务
    • 数据库
  • 检测业务健康度、可持续性
    • 指标，指标体系搭建，报表检测，办公自动化
  • 精细化运营
    • 用户分析，埋点，日志数据，BI平台，搭建BI平台
  • 新业务
    • 支撑核心业务增长：数据挖掘，智能服务，推荐算法
    • 新业务线：搭建指标体系
    • 行业分析报告、数据探索：行业数据分析报告撰写与解读
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技术栈&能力

从底层能力到高层：

  • 业务
    • 一切的基础，数据业务思维
  • 数据处理的能力
    • SQL，EXCEL，BI工具，Python
  • 数据分析
    • 统计学，数据分析报告，可视化
    • 用数据说话，呈现实质内容
  • 预测
    • Python机器学习

发展路径

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