复盘+汇报工作,是任何一个职业的标配。

但很多人却常出现抓不住重点,面对领导提问脑子一片空白。这是因为对业务不熟悉还是逻辑思维弱?

事实上,这两点都靠边站,真正影响你发挥的,是不会利用据分析业务

大概卖了1万多单吧”、“有很多人都申请了退款”、“感觉咱们的产品需要优化”。

经数据分析后:

“截至11月12日成交的10450单中有3690单申请退款,退款率35.31%。”

显而易见,用数据量化后的结果,更利于你了解业务发展状况,也更是领导想要听到的核心重点。

不论是还未入世的大学生,还是工作没几年的职场新人,亦或是正陷入职业瓶颈的老司机,数据分析会是你为职场赋能的重要一步。

No.1

用数据分析驱动业务

成为行业发展新引擎

对职场敏感的人会发现,近几年来,不同行业都在原有业务基础上衍生出了一类职业——"业务+数据分析师"。

他们一般站在行业内部鄙视链的顶端,拥有着高工资、高话语权、不可替代性和成就感。

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▲各岗位日渐衍生出数据分析师

图片来源某招聘网站

当然,这一切都建立在高业务能力的基础上,那么大厂的“业务+数据分析师”们,最常用的分析逻辑和方法是什么?

大厂都在用的数据分析逻辑与方法

搭建指标体系——找到病因

这是在考验快速定位问题的能力。拿到数据后,我们首先要做的就是拆解指标,搭建指标体系:

▲搭建指标体系(部分)

如果你不能用指标描述业务,那么你就不能有效增长它。

搭建指标体系也是埋点、取数、分析等工作的大前提,打好这个基础才能避免:

指标混乱:找不到想要的数据

指标重复:不知道该用哪个数据做决策

没有重点:不知该从哪些数据入手理解公司业务

高效数据计算——进行分析

在过去,多数人都在关注PV、UV、跳出率、访问深度等统计指标,但它们只是数据汇总整理的结果,没有分析,更不能拿来指导业务增长。

只有通过用户行为分析,我们才能细分出最有价值的用户,并利用有限的营销资源重点投入,从而使投入产出比(ROI)获得最大化。

▲用户RFM模型

因此,掌握RFM模型、漏斗分析模型、归因模型等用户行为分析方法,才是运用数据驱动产品的王道。

数据可视化图表——作报告

完成以上工作后,作为职场人,还必须具备运用各类高级可视化图表「表成绩」+「做报告」的能力。

同样在工作,为什么有的人干活快、下班早、加薪多?那是因为这个时代,一张图表,胜过千言万语。

▲Tableau数据可视化

用数据讲故事,紧抓老板眼球,才能在公司获得更大的话语权和晋升机会。

至此,数据分析算是完成了。不过如今业务形态五花八门,只此一种方法路径显然不够用

数据分析三部曲-用数据驱动业务创新

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No.2

学会数据分析

是转行技术岗的利器

成为数据分析师,在驱动本职业务的基础上,也为转型、转岗催生了更多可能性。

首先,对于想转型技术岗的人来说,数据分析师方向的技术岗发展前景广阔,而且“越老越值钱”,值得all-in。

▲数据来源各大招聘网站

除此之外,鲜少人知的是,数据分析师是通往其他技术岗的桥梁,不管是Python、SQL、Tableau等基础工具,还是Hadoop、Hive等应用框架,都是入场其他技术岗的基础。

但不同的是,其他技术岗一般都需要经验,数据分析师行业却因为人才缺口巨大,对于新人没有过高的门槛要求。

▲来自《中国经济的数字化转型:人才与就业》

因此,不管是想深扎业务还是想转型转岗,优先成为数据分析师,将为你的职业选择提供更多可能性

也因为数据分析师的可塑性,越来越多人关注这个行业,市场上与此相关的课程不胜枚举。

为了想要在数据分析领域深度学习的人,更有系统、更高质量的学习,我为大家推荐之前报名过的「开课吧」。

这个机构是我通过各个渠道考察,精挑细选出的,听说它家推出了新课程——《数据分析三部曲-用数据驱动业务创新

学完即刻掌握:

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课程介绍

主讲教师经验丰富

授之以鱼+授人以渔

主讲老师潘海超是开课吧资深数据分析讲师,拥有多年软件开发与教育培训经验,擅长通过拆解实战项目,用通俗易懂的语言,推出普适的方法论,并引导学员应用到自己的业务中。

谈及设立课程的初衷,潘老师表示希望能帮助0基础学员了解数据分析

至于已掌握编程语言基础、对数据分析有初步认知的学员,潘老师则希望,帮助他们学习到更完备的理论知识

课程内容

实景业务+系统教学

用数据创造价值

课程采用大厂脱敏数据,包涵多个实战项目,内容系统、丰富。帮你掌握指标体系的搭建方法、高效获取数据的能力、利用Excel完成数据可视化

让你学会用数据创造价值,驱动实景业务

另外,《开课吧》教研团队在设计课程内容时,还调研了过往学员的问题,从实际出发打磨课程,使得课程结构更科学,更符合市场需求。

课程亮点

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