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隨著5G以及大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域相關(guān)崗位也是呈現(xiàn)多元化的發(fā)展趨勢(shì)，如數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、經(jīng)營(yíng)分析師、商業(yè)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、算法工程師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)分析師......

無(wú)論從哪個(gè)視角來(lái)看，數(shù)據(jù)分析是不會(huì)脫離業(yè)務(wù)存在。也很大程度會(huì)決定我們所需要掌握的能力棧，如金融行業(yè)的風(fēng)控模型、電商行業(yè)的轉(zhuǎn)化漏斗模型等等。2023年生成式AI、各種大廠(chǎng)的數(shù)據(jù)大模型的火爆出世，ChatGPT都已經(jīng)開(kāi)始能自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析了，那么，我們應(yīng)該是把數(shù)據(jù)分析作為一個(gè)行業(yè)，還是一種技能來(lái)看待呢？

將從數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的崗位詳解以及數(shù)據(jù)分析在其他領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行簡(jiǎn)單的梳理分享，其目的主要讓大家清晰地了解“數(shù)據(jù)分析”后，結(jié)合自己的自身經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知情況，是把數(shù)據(jù)分析作為行業(yè)，還是當(dāng)做一項(xiàng)技能？?jī)H供參考！

01偏業(yè)務(wù)方向的數(shù)據(jù)分析崗位

偏業(yè)務(wù)方向的數(shù)據(jù)分析，一般屬于運(yùn)營(yíng)部門(mén)。有數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理等，其崗位的職位描述一般是：

• 負(fù)責(zé)和支撐各部門(mén)相關(guān)的報(bào)表；

• 建立和優(yōu)化指標(biāo)體系；

• 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的波動(dòng)和異常，找出問(wèn)題；

• 優(yōu)化和驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，推動(dòng)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)；

• 找出可增長(zhǎng)的市場(chǎng)或產(chǎn)品優(yōu)化空間；

• 輸出專(zhuān)題分析報(bào)告；

下面我們介紹幾個(gè)常見(jiàn)的崗位詳解：

主要負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，協(xié)助運(yùn)營(yíng)人員制定數(shù)據(jù)分析策略，為日常運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)支持，協(xié)調(diào)落地，形成推動(dòng)閉環(huán)等，以活躍指標(biāo)的下跌舉例：

• 活躍指標(biāo)下跌了多少？是屬于合理的數(shù)據(jù)波動(dòng)，還是突發(fā)式？

• 什么時(shí)候開(kāi)始的下跌？

• 是整體的活躍用戶(hù)下跌，還是部分用戶(hù)？

• 為什么下跌？是產(chǎn)品版本，還是運(yùn)營(yíng)失誤？

• 怎么解決下跌的問(wèn)題

• ·····

在工具方面，主要以Excel+SQL+PPT+運(yùn)營(yíng)思維為主?？傊P(guān)心某個(gè)指標(biāo)為什么下跌或者上升。產(chǎn)品的用戶(hù)是什么樣的？怎么能更好的完成業(yè)務(wù)的KPI。

主要將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體系化，建立一套指標(biāo)框架，其次數(shù)據(jù)提取、清洗、多維度分析、預(yù)測(cè)；生成策略推動(dòng)執(zhí)行。如活躍下跌的問(wèn)題，本質(zhì)上也是指標(biāo)問(wèn)題。什么時(shí)候開(kāi)始下跌，哪部分下跌，都能轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)指標(biāo)，如日活躍用戶(hù)數(shù)，新老用戶(hù)活躍數(shù)，地區(qū)活躍數(shù)。指標(biāo)體系如果工程化自動(dòng)化，也就是BI，所以數(shù)據(jù)分析師可以算半個(gè)BI分析師，這里不包括BI報(bào)表開(kāi)發(fā)。

在工具方面，主要以Excel+SQL+Python/R/SPSS/SAS+PPT。Excel+SQL是必備技能，Python/R/SPSS/SAS任選其一即可。一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，應(yīng)該業(yè)務(wù)、管理、分析、工具、設(shè)計(jì)都不落下。

總之，對(duì)于新人，比較普適的發(fā)展路線(xiàn)是先成為一位數(shù)據(jù)分析師。積累相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，在一兩年后，決定往后的發(fā)展，是數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)分析師，還是專(zhuān)精數(shù)據(jù)分析成為管理崗。數(shù)據(jù)分析的管理崗，比較常見(jiàn)的有數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)經(jīng)理/總監(jiān)，數(shù)據(jù)分析經(jīng)理等，相對(duì)應(yīng)的能力是能建立指標(biāo)體系，并且解決日常的各類(lèi)「為什么」問(wèn)題。

是另外一個(gè)方向，更多見(jiàn)于傳統(tǒng)行業(yè)，一般更加宏觀，偏行業(yè)研究，主要向高層匯報(bào)，基于商業(yè)問(wèn)題和場(chǎng)景，通過(guò)數(shù)據(jù)洞察商業(yè)問(wèn)題，為企業(yè)戰(zhàn)略和決策提供數(shù)據(jù)支持，咨詢(xún)/投行對(duì)該崗位的需求會(huì)比較多，會(huì)更多地關(guān)注國(guó)內(nèi)外政策，對(duì)統(tǒng)計(jì)和業(yè)務(wù)能力要求更高。若在商業(yè)分析師做數(shù)據(jù)報(bào)告時(shí)，需要能站在整個(gè)行業(yè)的宏觀角度，去看待本公司、所有競(jìng)對(duì)公司以及上下游的各種關(guān)系與優(yōu)劣勢(shì)等。

比如要開(kāi)一家快遞驛站，我們就需要考慮哪里開(kāi)，這就要考慮居民密度，居民消費(fèi)能力，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，網(wǎng)上的消費(fèi)能力等因素。這些數(shù)據(jù)是宏觀的大指標(biāo)，往往靠搜索和調(diào)研完成，這是和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師最大的差異。

總之，商業(yè)分析師是需要有一定的MBA或商科背景，在能力上，需要對(duì)行業(yè)市場(chǎng)、上下游、商業(yè)敏感度有強(qiáng)烈的洞察力，能夠體系化系統(tǒng)化的進(jìn)行資料收集、市場(chǎng)研究、競(jìng)對(duì)研究和用戶(hù)研究。

這個(gè)崗位比較新興，適合對(duì)數(shù)據(jù)特別感興趣的產(chǎn)品經(jīng)理。它有兩種理解，一種是具備強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力的PM，一種是公司數(shù)據(jù)產(chǎn)品的規(guī)劃者。

前者，以數(shù)據(jù)導(dǎo)向優(yōu)化和改進(jìn)產(chǎn)品。在產(chǎn)品強(qiáng)勢(shì)的公司，數(shù)據(jù)分析也會(huì)劃歸到產(chǎn)品部門(mén)，甚至運(yùn)營(yíng)也屬于產(chǎn)品部。這類(lèi)產(chǎn)品經(jīng)理有更多的機(jī)會(huì)接觸業(yè)務(wù)，屬于順便把分析師的活也干了，一專(zhuān)多能的典型。最典型的場(chǎng)景就是AB測(cè)試。大到頁(yè)面布局、路徑規(guī)劃、小到按鈕的顏色和樣式，均可以通過(guò)數(shù)據(jù)指標(biāo)評(píng)估。俗話(huà)說(shuō)，再優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理也跑不過(guò)一半AB測(cè)試。此類(lèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，更多是注重?cái)?shù)據(jù)分析能力，擅長(zhǎng)用分析進(jìn)行決策。數(shù)據(jù)是能力的一部分。

后者，是真正意義上的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。隨著數(shù)據(jù)量的與日俱增，此時(shí)會(huì)有不少數(shù)據(jù)相關(guān)的產(chǎn)品項(xiàng)目：包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)、埋點(diǎn)采集系統(tǒng)、BI、推薦系統(tǒng)、廣告平臺(tái)等。這些當(dāng)然也是產(chǎn)品，自然需要提煉需求、設(shè)計(jì)、規(guī)劃、項(xiàng)目排期，乃至落地。

總之，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理普遍要求如下：

• 負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，輸出需求文檔、產(chǎn)品原型；

• 負(fù)責(zé)推薦算法的產(chǎn)品策略，完成相關(guān)推薦及個(gè)性化推薦產(chǎn)品的需求分析；

• 負(fù)責(zé)分析和挖掘用戶(hù)消費(fèi)內(nèi)容的行為數(shù)據(jù)，為改進(jìn)算法策略提供依據(jù)；

• 負(fù)責(zé)客戶(hù)端數(shù)據(jù)需求的對(duì)接，制定相關(guān)埋點(diǎn)規(guī)范及口徑，相關(guān)業(yè)務(wù)指標(biāo)驗(yàn)證；

• 報(bào)表展示工具的落地和應(yīng)用；

• ·······

還有，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必須了解公司或者業(yè)務(wù)線(xiàn)在不同的階段，需要哪些數(shù)據(jù)產(chǎn)品，并能夠制作出來(lái)，這是此職位的核心要求。其次，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必須有足夠的數(shù)據(jù)分析能力，如果有了數(shù)據(jù)分析的思維，再跟公司業(yè)務(wù)結(jié)合就會(huì)比較容易。最后，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是產(chǎn)品經(jīng)理的一種，所以要同時(shí)具備產(chǎn)品經(jīng)理的能力：了解用戶(hù)，需求調(diào)研，方案設(shè)計(jì)，協(xié)調(diào)技術(shù)、測(cè)試、設(shè)計(jì)等。從職業(yè)發(fā)展上看，數(shù)據(jù)分析師做數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理更合適。普通的產(chǎn)品經(jīng)理，對(duì)前端、后端的技術(shù)棧尚未熟悉，何況日新月異的數(shù)據(jù)棧。

偏技術(shù)方向的數(shù)據(jù)分析崗位，如數(shù)據(jù)挖掘/算法專(zhuān)家等崗位有的歸在研發(fā)部門(mén)，有的則單獨(dú)成立數(shù)據(jù)部門(mén)。與業(yè)務(wù)方向的數(shù)據(jù)分析師相比較來(lái)說(shuō)，要求更高的統(tǒng)計(jì)學(xué)能力、數(shù)理能力以及編程技巧。有數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)算法工程師、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等崗位。

下面我們介紹幾個(gè)常見(jiàn)的崗位詳解：

從概念上說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘Data mining是一種方式，即可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，而能借助其他算法。比如協(xié)同過(guò)濾、關(guān)聯(lián)規(guī)則、PageRank等，它們是數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法，但不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)，所以在機(jī)器學(xué)習(xí)的書(shū)籍上，你是看不到的。

實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，如共享單車(chē)，如何尋找單車(chē)使用效率最大化的最優(yōu)投放，就是數(shù)據(jù)挖掘的工作范疇。數(shù)據(jù)挖掘工程師，除了掌握算法，同樣需要編程能力去實(shí)現(xiàn)，不論R、Python、Scala/Java，至少掌握一種。模型的實(shí)施，往往也要求Hadoop/Spark的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，精通SQL/Hive是必須的。

常見(jiàn)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的閉環(huán)如下：

• 定義問(wèn)題

• 數(shù)據(jù)抽取

• 數(shù)據(jù)清洗

• 特征選取/特征工程

• 數(shù)據(jù)模型

• 數(shù)據(jù)驗(yàn)證

• 迭代優(yōu)化

總之，單看環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ψ治瞿芰](méi)有業(yè)務(wù)型那么高。這不代表業(yè)務(wù)不重要，尤其在特征選取方面，對(duì)業(yè)務(wù)的理解很大程度會(huì)影響特征怎么選取，進(jìn)而影響模型質(zhì)量。用戶(hù)流失是一個(gè)經(jīng)典的考題，如何選取合適的特征，預(yù)測(cè)用戶(hù)會(huì)否流失，能夠考察對(duì)業(yè)務(wù)是否深刻洞察。

還有，數(shù)據(jù)挖掘的業(yè)務(wù)領(lǐng)域一樣可以細(xì)分。金融行業(yè)的信用模型和風(fēng)控模型/反欺詐模型、廣告模型的點(diǎn)擊預(yù)估模型、電商行業(yè)的推薦系統(tǒng)和用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)。從需求提出到落地，數(shù)據(jù)挖掘工程師除了全程跟進(jìn)也要熟悉業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)挖掘往后發(fā)展，稱(chēng)為算法專(zhuān)家。后者對(duì)理論要求更嚴(yán)苛，幾乎都要閱讀國(guó)外的前沿論文。方向不局限于簡(jiǎn)單的分類(lèi)或者回歸，還包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、智能量化投顧這種復(fù)合領(lǐng)域。這里開(kāi)始會(huì)對(duì)從業(yè)者的學(xué)校和學(xué)歷提出要求，名校+碩士無(wú)疑是一個(gè)大優(yōu)勢(shì)，也有很多人直接做數(shù)據(jù)挖掘。

深度學(xué)習(xí)則更前沿，它由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來(lái)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集。因?yàn)楦黝?lèi)框架開(kāi)枝散葉，諸多模型百花齊放，也可以算一個(gè)全新的分支。除了要求熟悉TensorFlow, Caffe, MXNet等深度學(xué)習(xí)框架，對(duì)模型的應(yīng)用和調(diào)參也是必備的，后者往往是劃分普通人和大牛的天塹。

總之，算法專(zhuān)家和深度學(xué)習(xí)專(zhuān)家，薪資level會(huì)更高一級(jí)，一般對(duì)應(yīng)于業(yè)務(wù)型的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)/分析總監(jiān)。

更偏數(shù)據(jù)底層，其核心是做好數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)及ETL數(shù)據(jù)處理。這個(gè)崗位基本不涉及數(shù)據(jù)分析的能力，而對(duì)大數(shù)據(jù)處理能力要求較高，需要較強(qiáng)的編程及架構(gòu)設(shè)計(jì)能力。分析歷史、預(yù)測(cè)未來(lái)、優(yōu)化選擇，這是大數(shù)據(jù)工程師在“玩數(shù)據(jù)”時(shí)最重要的三大任務(wù)。通過(guò)這三個(gè)工作方向，他們幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策。要求具備一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)理論知識(shí)，有實(shí)際開(kāi)發(fā)能力和大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力，對(duì)行業(yè)有認(rèn)知。

在很多中小型的公司，一方面數(shù)據(jù)是無(wú)序的、缺失的、原始的，另外一方面各種業(yè)務(wù)報(bào)表又嗷嗷待哺。沒(méi)辦法，分析師只能自己擼起袖子，一個(gè)人當(dāng)三個(gè)人用。兼做數(shù)據(jù)清洗+ETL+BI。

部分歸屬到技術(shù)部的數(shù)據(jù)分析師，雖然Title叫數(shù)據(jù)分析（其實(shí)應(yīng)該叫數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā)工程師），其工作職責(zé)為建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)表開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)、建模、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)優(yōu)化等職責(zé)，這就是標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)工程路線(xiàn)。部分公司會(huì)將機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署和實(shí)現(xiàn)交給數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)，這要求數(shù)據(jù)工程師熟悉sparkMLlib、Mahout此類(lèi)框架。

除此之外，還有算法工程師（核心是機(jī)器學(xué)習(xí)等算法能力）、數(shù)據(jù)架構(gòu)師（核心是平臺(tái)建設(shè)及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)能力）等等，這些崗位要么跟數(shù)據(jù)分析能力關(guān)系不大，要么能力模型已經(jīng)包含在前面幾個(gè)崗位中了，就不一一羅列了。

總之，數(shù)據(jù)科學(xué)家是上述崗位的最終形態(tài)之一。其要求的能力更加全面，基本綜合了前面崗位的核心能力，并且對(duì)AI能力及編程能力要求更高，這個(gè)崗位也會(huì)成為未來(lái)數(shù)據(jù)方向的重點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)。

，梳理和分享一些數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的崗位詳解，讓大家清晰地了解一些“數(shù)據(jù)分析”崗位中偏業(yè)務(wù)和偏技術(shù)的職責(zé)的不同之處以及發(fā)展方向。在5G以及大數(shù)據(jù)的時(shí)代發(fā)展下，互聯(lián)網(wǎng)將作為底層的基礎(chǔ)建筑，各行各業(yè)逐步完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型，開(kāi)始更多地開(kāi)始扎根，且在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)，根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：數(shù)據(jù)方面的人才需求還會(huì)保持每年40%的持續(xù)增長(zhǎng)，甚至預(yù)計(jì)在2022年數(shù)據(jù)人才缺口達(dá)到300萬(wàn)人左右。但無(wú)論在“數(shù)據(jù)分析”的哪一方向上想要做出成績(jī)，都需要自身具備過(guò)硬的技術(shù)實(shí)力與業(yè)務(wù)理解能力。

但是，從目前的階段來(lái)看，“數(shù)據(jù)分析”技能也不再只是數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位的專(zhuān)屬了，幾乎所有泛商科的崗位，“數(shù)據(jù)分析”技能都是不可或缺的必備技能。如銷(xiāo)售、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)、策劃、產(chǎn)品、技術(shù)等需要通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)持續(xù)增長(zhǎng)；財(cái)務(wù)、法務(wù)、人力等行政類(lèi)崗位也是需要通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)提升工作效率，提高人效等指標(biāo)。

即便不從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位工作，若掌握一定的數(shù)據(jù)分析思維以及處理能力也將成為你未來(lái)職場(chǎng)中絕對(duì)的加分項(xiàng)。那么，本文將梳理一些數(shù)據(jù)分析在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，其目的主要讓大家清晰地了解“數(shù)據(jù)分析”不同領(lǐng)域的應(yīng)用，結(jié)合自己的自身經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知情況，是把數(shù)據(jù)分析作為行業(yè)，還是當(dāng)做一項(xiàng)技能？?jī)H供參考！

我們就簡(jiǎn)單列舉幾個(gè)互聯(lián)網(wǎng)以及行政類(lèi)常見(jiàn)的應(yīng)用以及數(shù)據(jù)分析的作用，其他領(lǐng)域這里就不一一列舉了。

01運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域應(yīng)用

運(yùn)營(yíng)工作涉及到的數(shù)據(jù)分析，主要是有以下3個(gè)目的：

①描述現(xiàn)狀

從日?qǐng)?bào)，周報(bào)，月報(bào)等數(shù)據(jù)及時(shí)了解當(dāng)下的運(yùn)營(yíng)情況以及變化趨勢(shì)情況，更加趨向于短期的數(shù)據(jù)分析，如某考勤軟件APP渠道投放360搜索，根據(jù)已經(jīng)跑了兩周的數(shù)據(jù)，對(duì)其投放效果進(jìn)行分析，尋找現(xiàn)狀的問(wèn)題并產(chǎn)出對(duì)該投放的優(yōu)化解決方案?？梢酝ㄟ^(guò)對(duì)渠道落地頁(yè)等數(shù)據(jù)的分析，優(yōu)化用戶(hù)路徑，提高各環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率。還可以獲客質(zhì)量、獲客量級(jí)、獲客成本，ROI等數(shù)據(jù)分析，篩選成優(yōu)質(zhì)渠道，為業(yè)務(wù)線(xiàn)增效降本。

②原因分析

通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)線(xiàn)中存在的問(wèn)題，為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)優(yōu)化以及優(yōu)化業(yè)務(wù)流程等提供數(shù)據(jù)支撐。比如，某個(gè)APP渠道投放中，可通過(guò)新增用戶(hù)注冊(cè)量、活躍度、留存率等數(shù)據(jù)，可以看出用戶(hù)在哪個(gè)環(huán)節(jié)流失比較多，出現(xiàn)問(wèn)題比較多，那么后期在這個(gè)環(huán)節(jié)中，就可以多次進(jìn)行試驗(yàn)，提升轉(zhuǎn)化率。

③進(jìn)行預(yù)測(cè)

通過(guò)數(shù)據(jù)分析找到數(shù)據(jù)中的某種趨勢(shì)或者共性，從而更好地指導(dǎo)業(yè)務(wù)線(xiàn)中的運(yùn)營(yíng)動(dòng)作。比如在新媒體運(yùn)營(yíng)中，通過(guò)以往對(duì)以往內(nèi)容的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，找出打開(kāi)率高、閱讀量高、轉(zhuǎn)發(fā)量高的內(nèi)容，從而了解受眾，更好地進(jìn)行后面的選題和內(nèi)容規(guī)劃。

運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域最常見(jiàn)的渠道運(yùn)營(yíng)中的廣告投放，通過(guò)前期調(diào)研，針對(duì)目標(biāo)用戶(hù)人群進(jìn)行分析，分析出該人群的用戶(hù)畫(huà)像，基于已有的用戶(hù)數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)該渠道投放后的轉(zhuǎn)化率，通過(guò)這些信息作為精準(zhǔn)化投放，實(shí)現(xiàn)更多的預(yù)期管理。

總之，運(yùn)營(yíng)工作涉及到的數(shù)據(jù)分析，主要是預(yù)測(cè)和復(fù)盤(pán)。更好的優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，規(guī)劃業(yè)務(wù)重心以及運(yùn)營(yíng)抓手。主要的數(shù)據(jù)分析方法有漏斗分析、趨勢(shì)分析、對(duì)比分析、描述統(tǒng)計(jì)分析、歸因分析、細(xì)分分析等。(后面將逐一梳理這些分析方法)

產(chǎn)品工作涉及到的數(shù)據(jù)分析主要是通過(guò)可量化數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)評(píng)估產(chǎn)品的改進(jìn)方向是否成功。

▊產(chǎn)品初始期，通過(guò)對(duì)市場(chǎng)及競(jìng)品的數(shù)據(jù)分析，可以更好的為自身產(chǎn)品開(kāi)發(fā)提供理論依據(jù)，從而避免產(chǎn)品沒(méi)有市場(chǎng)需求或者避免產(chǎn)品踩到競(jìng)品踩過(guò)的坑。

▊產(chǎn)品發(fā)展期，通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以?xún)?yōu)化產(chǎn)品功能，提升用戶(hù)體驗(yàn)，使產(chǎn)品更好的符合用戶(hù)需求，贏得市場(chǎng)。

▊產(chǎn)品成熟期，通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以獲取對(duì)產(chǎn)品新的想法，擴(kuò)展產(chǎn)品功能，使產(chǎn)品二次創(chuàng)新，為產(chǎn)品未來(lái)發(fā)展布局，避免進(jìn)入產(chǎn)品衰亡期。

數(shù)據(jù)分析是伴隨產(chǎn)品全部生命周期的重要分析行為之一，在產(chǎn)品發(fā)展的不同階段，數(shù)據(jù)分析的側(cè)重點(diǎn)也有所不同。

總之，作為一名產(chǎn)品經(jīng)理必須養(yǎng)成數(shù)據(jù)思維習(xí)慣，掌握數(shù)據(jù)分析方法論。在產(chǎn)品迭代發(fā)展的過(guò)程中，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)以保證產(chǎn)品按照更好的方向發(fā)展。主要的數(shù)據(jù)分析方法有A/B測(cè)試、競(jìng)對(duì)分析、5W2H分析法、波士頓矩陣分析、RFM用戶(hù)分層分析等。(后面將逐一梳理這些分析方法)

在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域主要通過(guò)數(shù)據(jù)分析的作用有：

①掌握企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的規(guī)律。企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，隨著生產(chǎn)的發(fā)展、業(yè)務(wù)量的大小等遵循一定的規(guī)律性。不同的行業(yè)，對(duì)資金的占用、需求遵循不同的規(guī)律。

②了解企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題。企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的規(guī)律性，具體反映在財(cái)務(wù)分析指標(biāo)的各項(xiàng)數(shù)值中。通過(guò)數(shù)值的比較，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)管理問(wèn)題，找出差距，為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策服務(wù)。

③弄清企業(yè)的優(yōu)勢(shì)和弱點(diǎn)，做到知己知彼，為企業(yè)在市場(chǎng)上開(kāi)展競(jìng)爭(zhēng)和制定發(fā)展戰(zhàn)略服務(wù)。企業(yè)的優(yōu)勢(shì)和弱點(diǎn)，反映在企業(yè)償債能力、收益能力、發(fā)展?jié)摿Φ雀黜?xiàng)指標(biāo)數(shù)值上。

其主要側(cè)重在以下幾個(gè)方面的分析。

①償債能力。通過(guò)財(cái)務(wù)報(bào)表反映的資產(chǎn)、負(fù)債、盈利和現(xiàn)金等指標(biāo)來(lái)分析企業(yè)額短期償債能力和長(zhǎng)期償債能力。企業(yè)的償債能力反映了企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)性，同時(shí)也體現(xiàn)了企業(yè)是否善于利用負(fù)債為企業(yè)獲取更大的利益。包括現(xiàn)金比率、資產(chǎn)負(fù)債率、負(fù)債權(quán)益比率、現(xiàn)金流量負(fù)債比率等。

②盈利能力。通過(guò)報(bào)表反映的企業(yè)的利潤(rùn)構(gòu)成情況并分析盈利能力的大小。通過(guò)盈利能力分析，可以發(fā)現(xiàn)各項(xiàng)業(yè)務(wù)對(duì)企業(yè)利潤(rùn)或企業(yè)價(jià)值的貢獻(xiàn)大小，便于管理者采取措施改進(jìn)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)或業(yè)務(wù)模式。包括銷(xiāo)售毛利率、銷(xiāo)售凈利率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、盈利現(xiàn)金比率等。

③資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力。通過(guò)組成運(yùn)營(yíng)能力分析，發(fā)現(xiàn)并改進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中對(duì)各項(xiàng)資產(chǎn)的利用狀況，從而為提高企業(yè)盈利能力和核心競(jìng)爭(zhēng)力打下良好基礎(chǔ)。主要包括資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等。

④現(xiàn)金能力。現(xiàn)金流量表信息在反映企業(yè)償債能力、支付能力、財(cái)務(wù)靈活性、持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力等方面有著修正作用。因此，從現(xiàn)金流量著手來(lái)分析企業(yè)的現(xiàn)金能力是至關(guān)重要的。

總之，通過(guò)分析有關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)，了解企業(yè)的財(cái)務(wù)清空，有效地制定經(jīng)營(yíng)管理策略和發(fā)展策略。同時(shí)，通過(guò)比較、分析這些指標(biāo)，還可弄清競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)和弱點(diǎn)，以便采取有效的競(jìng)爭(zhēng)策略。主要的數(shù)據(jù)分析方法有PEST分析法、結(jié)構(gòu)化分析法等。

04人力管理領(lǐng)域應(yīng)用

在人力管理領(lǐng)域主要通過(guò)數(shù)據(jù)分析的作用有：如果從經(jīng)營(yíng)角度看人力資源，就是看人力資源配置是否合理、產(chǎn)出是否恰當(dāng)，人員更迭是成本增加還是減少，人員的供給是否滿(mǎn)足業(yè)務(wù)成長(zhǎng)要求，人員的增加是否帶來(lái)正向的經(jīng)營(yíng)結(jié)果改善等等。

在此領(lǐng)域的分析可以分為橫向和縱向分析，橫向分析一般指和同業(yè)優(yōu)秀公司對(duì)標(biāo)，看差距和位置?？v向分析是對(duì)企業(yè)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，看是改善了還是惡化了。但數(shù)據(jù)的選擇和分析維度很重要，不是簡(jiǎn)單的匯總，而是通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，從而按圖索驥找到解決問(wèn)題的方法。

比如，如果要分析人力投入產(chǎn)出比，可以用人均產(chǎn)能，但是人均產(chǎn)能不能衡量質(zhì)量好壞，更直接的是用人工投產(chǎn)比，就是每1塊錢(qián)人工的投入產(chǎn)出多少產(chǎn)值，這個(gè)相對(duì)更科學(xué)一點(diǎn)。

其主要側(cè)重在以下幾個(gè)方面的分析。

①產(chǎn)能分析：人工投產(chǎn)比；

②創(chuàng)新分析：人工創(chuàng)新比=創(chuàng)新總值/人工總值（這里創(chuàng)新總值一般由公司定義范圍和權(quán)重，人工總值可以用全部人工或從事創(chuàng)新工作的 人工，全部人工適合學(xué)習(xí)型組織，創(chuàng)新人工適合職能型組織）；

③薪酬水平分析：對(duì)比外部同業(yè)分析薪酬水平狀況，依據(jù)薪酬戰(zhàn)略確定薪酬調(diào)整方案，起到留住員工、激勵(lì)員工的作用；

④團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng)分析：依據(jù)不同職位、等級(jí)系數(shù)對(duì)比分析團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng)情況；

⑤團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng)可靠性分析：依據(jù)團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng)對(duì)比產(chǎn)值成長(zhǎng)看團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng)是否合理，是否帶來(lái)業(yè)務(wù)健康增長(zhǎng)，如果結(jié)合外部數(shù)據(jù)對(duì)比就更有效，可以剔除大環(huán)境帶來(lái)業(yè)績(jī)變化的因素。

以上只是簡(jiǎn)單地梳理了幾個(gè)維度，還可以有離職率等維度，需要具體情況具體分析，結(jié)合企業(yè)經(jīng)營(yíng)才真正能發(fā)揮作用。總之，人力資源數(shù)據(jù)分析是戰(zhàn)略人力資源或業(yè)務(wù)人力資源落地的基礎(chǔ)，要做到人力資源數(shù)據(jù)分析的有效性，需要對(duì)業(yè)務(wù)充分了解，找出分析維度，真正診斷問(wèn)題的關(guān)鍵點(diǎn)，從而促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)和戰(zhàn)略目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。主要的數(shù)據(jù)分析方法有結(jié)構(gòu)化分析法、對(duì)比分析法、描述分析法等。

2024年，數(shù)據(jù)分析的前景將必然隨著時(shí)代必然是在變化的。“數(shù)據(jù)分析”技能已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域了，除以上列舉的常見(jiàn)領(lǐng)域應(yīng)用外，還有制造業(yè)中，通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)提升產(chǎn)品質(zhì)量和缺陷跟蹤、供應(yīng)計(jì)劃 、制造過(guò)程缺陷跟蹤、產(chǎn)量預(yù)測(cè)、提高能源效率等，在政府流程中，使用和采用大數(shù)據(jù)分析可提高成本，生產(chǎn)力和創(chuàng)新效率。在新媒體內(nèi)容管理中還可以預(yù)測(cè)觀眾的需求、告定位投放、內(nèi)容偏好等等。

總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析完全可以說(shuō)當(dāng)做一個(gè)技能，用它來(lái)服務(wù)自己的本職工作是非常有價(jià)值的，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，能夠通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)提升的機(jī)會(huì)，是很多企業(yè)對(duì)未來(lái)職場(chǎng)人的基本要求。當(dāng)其他人還在用經(jīng)驗(yàn)或者教條主義指導(dǎo)業(yè)務(wù)的時(shí)，你卻能通過(guò)洞察數(shù)據(jù)，觀察規(guī)律，進(jìn)而做出可落地執(zhí)行的業(yè)務(wù)決策，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)線(xiàn)高效的增長(zhǎng)，為企業(yè)降本增效，這也就是“數(shù)據(jù)分析”之所以成為企業(yè)“新動(dòng)力”的根本原因。

當(dāng)然，對(duì)于職業(yè)的選擇來(lái)講，比能力、經(jīng)驗(yàn)、天賦甚至所謂的職業(yè)前景重要的多得多。因此，是把數(shù)據(jù)分析當(dāng)做一個(gè)技能去支撐行業(yè)發(fā)展業(yè)務(wù)崗位上，還是術(shù)業(yè)有專(zhuān)攻的去從事專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析相關(guān)崗位上，就需要我們必須結(jié)合自己的自身經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)知情況和大環(huán)境以及所處公司等諸多因素來(lái)思考，是把數(shù)據(jù)分析作為行業(yè)，還是當(dāng)做一項(xiàng)技能？