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互联网数据分析能力的养成,需一份七周的提纲

第六周:业务知识(用户行为、产品、运营)

这一周需要了解业务。对于数据分析师来说, 业务的了解比数据方法论更重要。 当然很遗憾,业务学习没有捷径。

我举一个数据沙龙上的例子,一家O2O配送公司发现在重庆地区,外卖员的送货效率低于其他城市,导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因,都没有找出来问题。后来在访谈中发觉,因为重庆是山城,路面高低落差比较夸张,很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。

这个案例中,我们只知道送货员的送货水平距离,即POI数据,根本不可能知道垂直距离的数据。这就是数据的局限,也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。

对业务市场的了解是数据分析在工作经验上最大的优势之一。不同行业领域的业务知识都不一样,我就不献丑了。在互联网行业,有几个宽泛的业务数据需要了解。

产品数据分析,以经典的AAARR框架学习,了解活跃留存的指标和概念(这些内容,我的历史文章已经涉及了部分)。

并且数据分析师需要知道如何用SQL计算。因为在实际的分析过程中,留存只是一个指标,通过userId 关联和拆分才是常见的分析策略。

网站数据分析,可以抽象吃一个哲学问题:

用户从哪里来(SEO/SEM),用户到哪里去(访问路径),用户是谁(用户画像/用户行为路径)。

虽然网站已经不是互联网的主流,但现在有很多APP+Web的复合框架,朋友圈的传播活动肯定需要用到网页的指标去分析。

用户数据分析,这是数据化运营的一种应用。

在产品早期,可以通过埋点计算转化率,利用AB测试达到快速迭代的目的,在积累到用户量的后期,利用埋点去分析用户行为,并且以此建立用户分层用户画像等。

例如用贝叶斯算法计算用户的性别概率,用K聚类算法划分用户的群体,用行为数据作为特征建立响应模型等。不过快速入门不需要掌握这些,只需要有一个大概的框架概念。

除了业务知识,业务层面的沟通也很重要。在业务线足够长的时候,我不止一次遇到产品和运营没有掌握所有的业务要点,尤其涉及跨部门的分析。良好的业务沟通能力是数据分析的基础能力。

第七周:Python/R学习

终于到第七周,也是最痛苦的一周。这时应该学习编程技巧。

是否具备编程能力,是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘,爬虫,可视化报表都需要用到编程能力(例如上文的多元散点图)。掌握一门优秀的编程语言,可以让数据分析师事半功倍,升职加薪,迎娶白富美。

以时下最热门的R语言和Python为学习支线,速成只要学习一条。

我刚好两类都学过。R的优点是统计学家编写的,缺点也是统计学家编写。如果是各类统计函数的调用,绘图,分析的前验性论证,R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮,学习曲线比较陡峭。Python则是万能的胶水语言,适用性强,可以将各类分析的过程脚本化。Pandas,SKLearn等各包也已经追平R。

学习R,需要了解数据结构(matrix,array,data.frame,list等)、数据读取,图形绘制( ggplot2)、数据操作、统计函数(mean,median,sd,var,scale等)。高阶的统计暂时不用去涉及,这是后续的学习任务。

R语言的开发环境建议用RStudio。

学习Python有很多分支,我们专注数据分析这块。需要了解调用包、函数、数据类型(list,tuple,dict),条件判断,迭代等。高阶的Numpy和Pandas在有精力的情况下涉及。

Python的开发环境建议Anaconda,可以规避掉环境变量、包安装等大部分新手问题。Mac自带Python2.7,但现在Python 3已经比几年前成熟,没有编码问题,就不要抱成守旧了。

对于没有技术基础的运营和产品,第七周最吃力,虽然SQL+Excel足够应付入门级数据分析,但是涉及到循环迭代、多元图表的分析部分,复杂度就呈几何上升。更遑论数据挖掘这种高阶玩法。

我也相信,未来了解数据挖掘的产品和运营会有极强的竞争力。

到这里,刚刚好是七周。如果还需要第八周+,则是把上面的巩固和融会贯通,毕竟这只是目的性极强的速成,是开始,而不是数据分析的毕业典礼。

如果希望数据分析能力更近一步,或者成为优秀的数据分析师,每一周的内容都能继续学习至精通。实际上,业务知识、统计知识仅靠两周是非常不牢固的。

再往后的学习,会有许多分支。比如偏策划的数据产品经理,比如偏统计的机器学习,比如偏商业的市场分析师,比如偏工程的大数据工程师。这是后话了。

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