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垦利舆情监控公司带你了解新媒体与网络公关的关系
2019-10-09 00:00
垦利舆情监控公司带你了解新媒体与网络公关的关系
「如何处理危机公关」

数据分析师经常面对的工作,从价值来说一般分为3类:

第一类:纯操作类

举例: 把本季度和上季度的销售数据做一个对比分析。

这类问题是非常典型的60分工作。何为60分工作呢?就是目标、思路、方法和执行过程都已经非常明确,不需要数据分析师做什么分析过程。唯一需要数据分析师做的,只是把对应的数据做成图表,以更好的进行展示。在这样的工作中,数据分析师不需要加入任何自己的主观分析,而仅仅像一个工具一样做图即可。

第二类:命题类

举例:我们公司如何可以在新一年里销售额比上年增长百分之20%呢?

这类问题往往有着非常明确的目标,但其思路、方法和执行过程都是未知的。在这个过程中,需要数据分析师运用自己的数据分析能力,结合公司以及行业数据和趋势制定执行方案,并通过建模来对不同的方案进行模拟,从而得出多种方案和建议,以便高层进行决策。

一些数据分析师遇到这样的这样的问题往往会感觉难以入手,以上面的问题为例,大家思考起来会感觉非常复杂:

问题1:销售额增长20%,那盈利多少呢?

问题2:做出明星产品来增长这20%销售额,还是让所有产品都得20%呢?

问题3:那配套资源是不是也要提升呢,是不是要增加人手?

问题4……问题30

这个时候,我会推荐大家使用逻辑树的方式来辅助你的思考。逻辑树是一个非常好用的工具,它能够帮你把复杂的问题,拆成若干个简单的小问题(在思维导图中画出),然后再做以下步骤

步骤一:提出基于事实的假设;步骤二:然后进行数据收集与分析;步骤三:得出结果:证实或证伪假设。借助假设;步骤四:勾画出研究和分析的路线图。

通过这样的分析,你首先可以分析出所有可能的方案(比如:到底是推动明星产品大卖来提高公司整体销售的20%,还是全面产品提高20%销售额),之后再在此基础上,通过历史数据回归来判断每种方案的可行性。分析过程中,可以基于一些商业模型,根据实际业务进行定制,比如帕累托、留存率、漏斗分析等

看到这里,大家会感觉这类问题比第一类问题要复杂多了吧?的确是这样的,但即便如此,这类问题也只是80分工作。因为它的目标是老板制定的,虽然实现过程需要数据分析师来分析,但也仅仅是一个偏执行层的工作。

第三类:战略类

举例:基于公司现有的数据,你有什么想法?

这类问题是一个非常开放的问题,也是最能考察一个数据分析师高度的问题。要想回答好这个问题,需要数据分析师从公司、行业的整体高度和趋势出发, 逐层分解问题和目标,并给出数据支撑和改进策略。简单来说,数据分析师需要从整体出发,体系化的提出若干个命题类问题,并给出答案。

面对这类问题,我建议大家可以从考虑从以下方面入手:

首先,先从公司整体出发,制定一个你认为合理的目标。比如:每年净利润增加30%。这里,你需要有充分的理由说明为何制定这个目标(比如:股东需要;比如:资本寒冬即将来临,公司需要提高盈利能力;比如:即将上市,需要做好财务报表等等)。这个目标背后的逻辑,需要强有力的数据和模型支撑。

接着,基于你定下的目标,逐层进行工作分解,比如:为了每年净利润增加30%,需要开源节流。哪些方面可以开源,哪些方面可以节流,哪些方面需要增加支出。对应到每个部门,其财务指标应该是怎么样的?

最后,基于已有数据给出每个细分领域(比如这里细分到部门)对应的方法和策略。这部分工作其实就是第二类的工作了。

这类的工作中,数据分析师不仅仅是做一个执行层的工作,其本身实际上已经站在CEO和董事长的高度,对公司做了全局性的思考和布局。更难能可贵的是,他的布局和思考还具备落地方案和数据支撑。这样的数据分析师是非常具备价值的。而这个时候做的工作才是一名数据分析师的100分工作。

作为数据分析师,日常可能遇到的需求大多是第一类的,但我们还是尽量匀出时间去做一些80-100分的工作。如果业务方提不出来这样的需求的话,我们就自己主动寻找,自己给自己出题目。相信你的分析一定会让业务方,让公司高层感到惊讶的。(转自知乎)

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