真实案例告诉大家数据分析师如何工作

人走茶凉 提交于 2019-11-28 07:22:51

看到同学们会经常问,数据分析工作是怎么样的呢?怎么才能有业务思维呢?这些东西怎么来学习呢?说实话,这些东西仅仅是拼借着书籍很难理解深刻的。下面我们继续把数据蛙当作一个潜力公司,如果要理解深刻,先了解下数据蛙的业务哈,(注意:下面的数据是随机生成)

一:以运营的视角来看数据分析工作

大家来想下,如果你和数据蛙的运营同学是搭档,那怎么才能把数据蛙这家公司运营的更好呢。运营同学负责用户增长、营业额上升,每天早晨肯定会首先看交易金额是否上升、用户是否增长了。但作为运营指标,仅仅考虑这交易金额、用户增长数量这两个指标肯定是不够的,需要把这些指标进行拆分,从不同的维度来看这一反应情况,考虑的维度主要有地区课程类别时间商户类别等。所以就有下面的考虑指标了

  • 不同地区交易金额、交易笔数
  • 不同课程交易金额占比
  • 不同城市的用户交易增长情况
  • 不同时间交易金额、笔数

想想看,如果把不同维度相互组合展示所有的指标,那可不要展示好几十个呢?展示到PPT上也要好几十页了。我们作为高逼格的数据分析师,那样做确实不妥,还要手动的制作PPT,不如使用Dashboard自然流畅。

二:Dashboard 分块展示
  • 销售Dashboard
    sales

大家可以自己观察下展示的内容,其中Dashboard可以在时间、地区、不同客户维度上相互切换组合,就可以非常直观的对比观看各个维度的数据了。另外这些指标上也可以互补观察,比如通过切换观察到北京地区的销售金额减少了,那就可以看看那个城市的交易客户增长怎样、价格高的课程卖的怎么样,这样也方面观察出原因来。

  • 趋势Dashboard
    trend

这样就可以很清晰的观察到一年当中的金额、笔数、活跃用户、流失用户、新增商户、新增交易商户的情况了。

  • 业务员 dashboard

这个主要是考核业务员的绩效,用来发工资来使用的。比如一个一天在简书或知乎或CSDN上获得了20个客户,并且15个客户产生了交易,其中消费50000元以上的有8人,就是业务员开发的客户达到不同的要求会给予不同的奖金。

三:数据部分

其实前面说了那么多,都是建立在有数据的基础上的。来看下我们数据蛙的表设计

图中有商户维度表,交易表,商品表,业务员表,表的解释如下:

这些数据加工主要是为了前面数据的展示来做的,看着比较简单些,但是想想当数据量大的时候是怎么保持他的时效性呢。这里来举个例子,比如每天交易数据上百万笔,我们算一天的交易额数据话速度还能够保持,可是一个月内呢,那就好久了。所以,一般会做数据的加工,做一次数据的汇总,比如把每天的交易金额做出来放到一个表中,然后算一个月的就计算30个汇总数据就好了,这样就很快了(如果是要做多维数据集或者用spark、hive 也有相应的做法)

四:总结职位

刚刚上面我们提到的涉及到了好几个数据方面的职位

  • 把数据计算完画图并PPT展示是数据运营、数据分析职位
  • 还有上面没有提到的,未测未来数据是数据挖掘职位
  • 具体展示的dashboard的是BI职位
  • 处理加工中间层的数据是ETL职位

具体职位的分工,每个公司也不太相同的。大公司更细致些,一个萝卜一个坑,小公司更多的要会好几个职位的技能点。

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