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數(shù)據(jù)分析師都干啥？
數(shù)據(jù)分析師，簡單切詞為“數(shù)據(jù)”，“分析”，“師”。因此，獲取必要的數(shù)據(jù)，分析這些數(shù)據(jù)，然后從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一些問題提出自己的想法，這就是一個數(shù)據(jù)分析師的基本工作內(nèi)容。
自己做了兩年數(shù)據(jù)分析師，真的覺得古語說的對，“功夫在詩外”。一名好的數(shù)據(jù)分析師，接到一個需求時，會更多考慮這個需求本身，包括要做的東西是什么，為什么這么做，還可以怎么做，怎么去做，關(guān)鍵點是什么。都想清楚了，才去動手做。建議任何一名數(shù)據(jù)分析人員，都能在做以前把問題想清楚，確認(rèn)清楚，不要等到做完才發(fā)現(xiàn)自己做錯了，那樣會很浪費(fèi)時間。自己這方面曾犯過N多錯誤。
下面簡單談下做一名數(shù)據(jù)分析師要經(jīng)歷的幾個步驟：
(1)獲取數(shù)據(jù)
獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)分析的前提。每個企業(yè)，都有自己的一套存儲機(jī)制。比如淘寶，所有的數(shù)據(jù)都在HADOOP上，很多數(shù)據(jù)都要經(jīng)過HADOOP，hive來獲取。因此，基礎(chǔ)的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎(chǔ)，再學(xué)習(xí)下HIVE的細(xì)節(jié)的語法，基本就可以通過HIVE拿到很多數(shù)據(jù)了。每個需求明確以后，都要根據(jù)需要，把相關(guān)的數(shù)據(jù)獲取到，做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
(2)數(shù)據(jù)處理
獲取數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)處理成自己想要的東西，是一個關(guān)鍵點。很多時候，有了數(shù)據(jù)不是完成，而是分析的開始。數(shù)據(jù)分析師最重要的工作就是把數(shù)據(jù)根據(jù)需求處理好，只有數(shù)據(jù)跟需求結(jié)合起來，才能發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，看到需求的問題和本質(zhì)所在。如果連數(shù)據(jù)都沒處理好，何談從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題呢?
對于數(shù)據(jù)的處理，有兩種形式：
a>如果初步提取的數(shù)據(jù)是在LINUX上，建議學(xué)一門腳本語言，比如AWK，或者PYTHON。如果掌握一門腳本語言，不僅可以在LINUX系統(tǒng)上寫很多自動腳本來運(yùn)行，會大大節(jié)省自己的時間，而且可以通過腳本語言把基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理成自己想要的任何形式，直接可以使用。
b>如果數(shù)據(jù)沒有在LINUX上，那可以download，然后通過其他統(tǒng)計軟件來處理。個人推薦SAS或者R語言。SAS的強(qiáng)大，不必多說。沒有SAS解決不了的問題，而且SAS也有SQL，處理起來也方便。R語言最近也很火，而且免費(fèi)，packages越來越多，畫圖也簡單，類似Matlab。如果前期數(shù)據(jù)處理的好，后續(xù)只需要通過R或者SAS畫一些圖就可以了。在數(shù)據(jù)分析師的世界，按照價值排序，圖>表>文字。
(3)分析數(shù)據(jù)
這里的數(shù)據(jù)，包括圖，表，數(shù)字幾種。分析數(shù)據(jù)是整個分析的關(guān)鍵，也考驗分析師的水平。好的分析師，可以根據(jù)趨勢圖，對比數(shù)據(jù)，敏銳的觀察到很多問題。可是這需要對業(yè)務(wù)，對數(shù)據(jù)有很深的了解，才會把數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)結(jié)合起來，發(fā)揮兩者的價值，完成需求。所以，一名數(shù)據(jù)分析師，要把更多的時間放在了解業(yè)務(wù)上。只有業(yè)務(wù)了解，細(xì)節(jié)清楚，才會明白業(yè)務(wù)變動可能引起的數(shù)據(jù)指標(biāo)的變動，也會在后續(xù)的需求分析中，更快更全面的解決其他人提出的問題。可能很多人都很困惑，怎么才能“敏銳”的觀察到數(shù)據(jù)的變動呢，我為什么怎么也發(fā)現(xiàn)不了問題呢?個人感覺可以通過以下方法，來慢慢鍛煉：
a>多問幾個為什么。比如，看到一些指標(biāo)，就想想這些指標(biāo)代表什么，用自己的話可以怎么理解;看到一條趨勢線有波動，就想想為啥子某個點異常波動呢?多問問問題，自己就會加深對業(yè)務(wù)和指標(biāo)關(guān)聯(lián)的敏感性。
b>借鑒統(tǒng)計方法。統(tǒng)計學(xué)中，都會有一些橫縱對比，趨勢分析等等。對比，在分析師數(shù)據(jù)時候，是一個很重要的東西。任何東西，也因為了對比，才會有高有低，有長有短。另外，分布，也是一個很好的東西。分布的變化，就意味著變動，變動的發(fā)展結(jié)果，就能知道業(yè)務(wù)發(fā)展的好壞。再次，占比啊等等，都是很簡單但是實用的方法。
c>向師兄請教。有的時候，一個問題，自己沉迷其中不能自拔，旁觀者一句話，就能點清自己的思路。當(dāng)自己分析數(shù)據(jù)不得要領(lǐng)的時候，就多請教師兄。
(4)展示成果
分析數(shù)據(jù)以后，解決需求的問題，就需要匯總分析的成果，給到其他人。可能分析的過程，拿到的數(shù)據(jù)有很多，需要全部給其他人么?怎么去羅列這些數(shù)據(jù)呢?可能很多人都犯難。有一次，一個同學(xué)來問我，她有很多數(shù)據(jù)，但是就是不知道該怎么組織，才能證明自己的結(jié)論是對的。其實，作為一名數(shù)據(jù)分析師，就是根據(jù)數(shù)據(jù)，把問題解決，提出一兩條參考建議給到需求方就OK了。因此，回復(fù)的結(jié)果簡單明了就好。如果是回復(fù)一封郵件，可以這樣來做：
a>郵件正文，先寫主要結(jié)論，即根據(jù)數(shù)據(jù)和需求，有什么結(jié)論。這樣大家第一眼就能抓到最關(guān)鍵的東西，可能不需要看那些詳細(xì)的數(shù)據(jù);
b>如果覺得有必要，就在下面再把分析過程寫進(jìn)去;
c>如果圖和圖表不多，可以添加到郵件第三部分。畢竟放上數(shù)據(jù)，任何同學(xué)有疑問，可以隨時去看數(shù)據(jù)。如果圖和圖表實在太多，就放到附件!
其實，做一名數(shù)據(jù)分析師，真的不容易，不僅要懂業(yè)務(wù)，還要會技術(shù)，更要敏銳發(fā)現(xiàn)問題，總結(jié)，還要提出建議。自己干了N多工作，最后還不一定能得到一個好的結(jié)果。做了兩年數(shù)據(jù)分析師，自己的重心也在慢慢的轉(zhuǎn)移。從剛開始技術(shù)學(xué)習(xí)，到后面技術(shù)+業(yè)務(wù)的結(jié)合，到現(xiàn)在自己又鉆到業(yè)務(wù)，研究業(yè)務(wù)，慢慢發(fā)現(xiàn)：一名好的數(shù)據(jù)分析師，是一個好的產(chǎn)品的規(guī)劃者和行業(yè)的領(lǐng)跑者。
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