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数据分析进阶之路

发布时间:2019-12-21 00:00:00
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很多做数据分析的朋友,会觉得数据分析基本上是根据需求方要求取数并做简单的统计分析,没有什么发展的空间。

真正的数据分析师应该如何在能力方面进阶发展呢?

数据分析的发展路径有两个方向:一是商业分析方向,偏前端,重在业务分析;二是数据挖掘方向,偏后端,技术能力要求更高一些,但对业务的理解是基础。当然这两个方向间有转换的机会,能否转换成功则取决于自己的能力,也就是下面提到的数据分析能力。

数据分析从业者需要从两个能力方面进阶:一是思维能力,包含数据分析思维、财务成本管理思维、商业分析思维;二是技术能力,主要是软件使用能力和数据展示能力。

上述两个发展方向和能力的进阶可用下面的数据分析进阶图来表示:

数据分析进阶之路(图1
	)

多数数据分析同学对技术能力提升方面了解的比较多,但对思维方面的重视却不够。

下面简述思维能力提升的三个方面。

数据分析思维

数据分析思维方法有很多种,大大小小可以列出20~30种,但最关键的是五种:

1.因素分解法(或下钻法)

2.对比法(环比、同比)

3.分类法(用户分析RFM模型、四象限类模型)

4.二八分布法则(or ABC等级法则)

5.漏斗法(AARRR模型:Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Refer)

以上五种方法的详细介绍请参见“数学算法的世界”往期文章“一个案例掌握五大关键数据分析思维”

财务成本管理思维

数据分析需要有财务思维,因为数据分析的目标是促进业务增长,而给出的决策付诸实施是有成本的。现金流是公司的血液,公司不可能永久亏损,业务目标和财务目标需要匹配。

以下是数据分析中经常要用到的五大财务成本管理指标。

1.周转率(存货、应收账款、应付账款等)

2.毛利率

3.净利率

4.ROE(return on investment):投入产出比

5.资产负债率

商业分析思维

1.PESTEL模型(Politics,Economics,Society,Technology,Environment,Legal)

2.生命周期理论(适用于行业分析、用户分析、客户生命周期分析等)

3.波特五力模型(竞争力模型)

数据分析进阶之路(图2
	)

4.SWOT分析模型(Strength,Weakness,Opportunity,Threat)

5.战略钟(分析企业竞争战略:)

数据分析进阶之路(图3
	)

6.战略地位与行动评价矩阵(Strategic Position and Action Evaluation Matrix,SPACE)

建立步骤

1)选择构成财务优势(FS)、竞争优势(CA)、环境稳定性(ES)和产业优势(IS)的变量;

2)对构成FS和IS的各变量给予从+1(最差)到+6(最好)的评分值,对构成ES和CA的轴的各变量从-1(最好)到-6(最差)的评分值;

3)求FS、CA、IS和ES各组变量的平均分数;

4)将FS、CA、IS和ES的平均分数分别标在对应的数轴上;

5)将X轴的两个分数相加,将结果标在X轴上;将Y轴的两个分数相加,将结果标在Y轴上;标出X、Y轴的交叉点;

6)自SPACE矩阵原点到X、Y数值的交叉点画一条向量,这一条向量所在象限对应的战略类型就表示企业可采取的战略类型。

7.波士顿分析矩阵

根据业务单元或产品的市场增长程度、所占市场份额高低将平面分成四个象限,业务单元落在哪个象限就属于哪类。

数据分析进阶之路(图4
	)

上述思维方法不再详细阐述,有兴趣的读者请自行查看百科。在了解这些思维方法以后,重要的是在以后的案例中练习使用。