数据分析思维与实战

作者 : zisheng 共48人阅读

课程背景

每一家互联网公司的每一名员工,在工作中都会遇到各种各样的数据分析问题。

面对海量数据,怎样最大程度地利用其发挥最大价值,提升自己的工作效率,达到升职加薪?考验的其实是互联网从业者的数据思维。

专栏解读

这个专栏的内容,会帮助所有互联网人提升数据分析能力。按照“找定位、扩思维、精方法、知流程、找不足、寻突破”的进阶式学习流程,带你全方位掌握数据分析的必备思维。

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  • 专栏课程共分为 5 个模块,23篇文章
    • 模块一. 数据分析的基础技能:这一模块会根据不同企业的业务类型着手分析,带你掌握不同企业所需要的数据分析的基本技能。掌握这个部分,不论你在从事什么类型的业务,都能找到属于自己的数据化思维与方法。
    • 模块二. 拓展宏观视野:通过 4 大行业(电商、互联网金融、游戏、传统行业)的知名案例,讲述数据分析思维模型。这个模块的核心就是实战,所讲述的案例你学了就能用。同时,还会给出优秀数据分析人员的能力模型和4 个评价指标,让你明白自己的短板,更快地升级。
    • 模块三. 聚焦微观方法论:聚焦不同业务分析的分析框架,讲解关键阶段动作,比如流量分析、路径分析、竞品分析、活动分析、用户增长分析等等核心操作,让你掌握数据分析的微观方法论。
    • 模块四. 专题分析标准化流程:从问题定义和拆解,讲到数据获取与分析,再到数据分析后的结论与复盘,学完这些你就可以轻松掌握,像 A/B Test、数据周报等数据报告内容。
    • 模块五. 人人都是数据分析师:除了以上这些数据分析的思维和方法以外,专栏还为你讲解行业分析、数据仓库研究、用户研究、时间管理等,这些可以解决你对于数据分析至关重要的一些大问题,让你具备一个优秀数据分析师的专业素养。
  • 适合人群
    • 职场新人:这门课可以帮助你了解优秀的数据分析师的必备技能,然后为之努力,实现弯道超车。
    • 职场老人:你会知道数据分析绝对不是工具使用这么简单,还有非常多的分析套路和行业理解。比如,你能够很快掌握数据异常波动、日常监控方法、因素分析、流量分析、专题报告撰写、时间管理能力。学完后,加薪跳槽不是问题。
    • 数据分析爱好者、产品经理、运营相关人员:互联网时代,人人都是数据分析师,只要你的工作中涉及数据,你都应该正确认知数据分析思维,提升你的数据能力。

内容没有工具、软件、代码的门槛 ,希望所有和数据打交道的人,都能够在这里得到思维的提升,学会用数据做决策。

课程讲师

花木(Spring)-资深数据分析专家

具有 10 年数据分析实战经验,长期扎根于头部 App 智能营销、用户增长、商业变现项目,对数据落地有独到见解。有过 BAT 企业诸多项目成就与经验积淀:

  • 从 0 到 1 打造过一款个人信用分产品,目前仍在金融领域被千万级用户的公司持续使用
  • 从 0 到 1 摸索过电商领域的亿级用户精细化运营,并且沉淀了一套从渠道到流失用户运营的方法论,目前仍然在多家公司被持续使用
  • 负责过工具产品的规模增长和变现,带来规模的 2 倍和收入的 3 倍增长,在业内增长大会上有过多次分享。

课程大纲

  • 开篇词
    数据分析能力,是每个职场人必备的核心竞争力
  • 数据分析的基础技能
    1如何解决临时提数需求?
    2如何搞定BAT大厂的数据分析项目?
    3怎样才更好地转型或成功跳槽?
    4如何挑选适合项目场景的数据分析工具?
  • 广度:拓展宏观视野
    5多元思维模型:数据分析需要具备的四大能力?
    6电商数据分析:京东App的详细产品分析
    7互联网金融:芝麻信用分的建模过程是怎样的?
    8游戏:游戏行业的RO和付费率是怎么算的?
    9销售:传统行业如何做好交易额提升?
  • 深度:聚焦微观方法论
    10指标体系搭建:指标体系的经典四步
    11流量分析:如何分析数据的波动?
    12路径分析:用户的使用路径网络分析
    13竞品分析:教你如何做竞品分析
    14营销活动:日常运营活动的分析模板
    15用户增长:用户增长的本质是什么?
  • 专题分析标准化流程
    16问题定义和拆解:如何去定义问题、拆解问题?
    17数据获取与分析:常见的SQL技巧和分析方法18
    18报告撰写:专题报告的完美标准化格式
    19A/B测试:AB测试的效果监控
  • 人人都是数据分析师
    20行业分析:行业分析及框架分析
    21数仓:数据仓库的三种类型表
    22用户研究:用户研究和数据分析的根本联系与区别
    23时间管理:优秀的数据分析师如何做时间管理?

课程详情

开篇词:数据分析能力,是每个职场人必备的核心竞争力(09:46)

你好,我是花木,你也可以叫我 Spring。

我本人是学计算机的,毕业后因为机缘巧合入了数据分析这行,如今也有近 10 年时间了。这期间,我在各种类型的公司都待过,一路从数据分析小白到数据分析工程师、高级数据分析工程师,最后到行业数据分析专家。因为非专业出身,我遇到了大多数人都会遇到的问题,踩了大多数人都会踩的坑,走了不少弯路。但也正因为不懂,对于各种业务问题,我都会从不同层次和视角出发去思考和验证,因而对各种层面的问题和解决方案也都有更切实的体会和深入思考。

我平时喜欢和同行业的人沟通交流,而越来越发现,很多新人甚至从业者都对数据分析岗位或者自身职业发展存在困惑,我总结了以下几点:

  • 做不好:学了很多工具,看了很多学习资料,却还是做不好数据分析?
  • 没经验:明明精通各类算法,但到了分析数据的时候,却还是败给了懂业务的公司同事!
  • 没想法:看到的数据只是数据,而领导看到的是机遇和方案!
  • 低薪水:前同事每两年换次工作,已经薪水翻倍,而自己面试时却节节失利?薪水原地踏步。

我经历过自己摸索的迷茫期,也在项目中体会过灵光乍现的喜悦,你经历的问题,我都经历过。

工作中,我前前后后负责过很多项目,一方面在职场上为公司做了贡献,一方面也成就了自己。

我打造过一款从 0 到 1 的信用分产品,目前仍在金融领域被千万级用户的公司持续使用,而我也是依靠该项目拿到了大厂的 Offer;我也从 0 到 1 摸索过电商领域的亿级用户精细化运营,并且沉淀了一套从渠道到流失用户运营的方法论,目前仍然在多家公司被持续使用;后来,我还负责过工具产品的规模增长和变现,带来规模的 2 倍和收入的 3 倍增长,在业内增长大会上有过多次分享。

工作之余,我经常思考如何能够在“数据为王”的时代,帮助更多的人了解数据分析工作和提升数据分析能力,思索再三,我决定通过专栏的形式,体系化地输出自己的方法和经验。同时,我也希望这个课程可以帮助你以终为始,更好地规划自己的成长路径。

数据分析 = 分析工具 + 分析思维

工作以后我们发现,数据分析行业不乏因为好奇和薪酬而毕业入行的从业者。

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(来源:拉勾网数据分析岗位招聘)

然而进入职场后,却发现现实与理想相差甚远,原本非常“有意思”的工作现在变得“让人恼火”:学了各种工具,写了很多代码,工作中最常用的却还是按照条件导出数据,自嘲像个“提数机器”,没有成就感…… 工作热情也一天天消失。

我认为,上面的问题可以归为以下三类。

问题1:缺乏对业务的理解,更多的是被动做事。

很多分析师在做事的时候,充当老好人,别人提什么都做,上班非常忙,成为别人口中的好好先生。自己也想自我提升,但没时间,因为你的时间掌握在了别人手中。

简单测试一下你:今年产品团队的目标具体是多少,有哪些战略打法,你看过这份报告吗?

问题2:对数据分析的理解片面化,更多的还是停留在工具层面。

现在很多高校都在开数据分析这个专业,我看过学生们学的课程,像 Python、Tableau、Java 这些工具都有,实际上是有问题的。大数据是很好,但如果不解决业务问题,你玩得再花,都是空架子。现在很多公司面试的时候都写了一大堆代码要求,这本身就是外行人。

问题3:缺乏引路人,想提升但找不到导师

很多悟性不错的同学,在思考自身能力提升的同时,会去和职场上的老同事或者领导沟通,希望得到一些指导。但沟通后发现他们更多还是一些工具层面的指导,对思维的解惑不多,或者也是在重复类似的工作场景,没有更深入地思考问题。以专题报告为例,你发给对方希望他们给些意见,得到的却更多是报告格式、文字描述、图形可视化上的一些意见,对分析套路的建议却非常少。

我想说的是,数据分析不是简单的工具使用和重复的数据处理,数据分析的本质是:从大量事物中发现关键信息,用于直接决策,而不是辅助

但是,市面上的数据分析资料也多以各类技术工具讲解为主,部分人对数据分析的认知还停留在SQL 和其他工具操作阶段;很多中小企业的数据分析从业者,又限于自身业务场景问题,无法在本职工作中得到锻炼和成长;想要提升能力、求职体验新鲜的工作内容,却又不了解心仪岗位的要求,不知从哪下手,面试求职又屡屡败北。

怎么更好地解决这些问题呢?

课程设计

在这个课程中,我会依循大多数人学习新技能的方法路径,通过“找定位、扩思维、精方法、知流程、找不足、寻突破”这样一个流程,来带你全方位掌握数据分析。

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具体来说,课程分为 5 个模块,23 篇文章:

  • 模块一,数据分析的行业需求与要求。我会从不同企业的业务类型着手分析,带你掌握不同企业要求的数据分析基本技能。学完这个部分,不论你在从事什么类型的业务,都能找到属于自己的数据化思维与方法。
  • 模块二,拓展你的宏观视野:通过 4 大行业(电商、互联网金融、游戏、传统行业)的知名案例,讲述数据分析思维模型。该模块最大的亮点就是案例实战,比如电商是怎么做数据分析的,游戏又是怎么做的,很多案例你都可以直接去套。同时,我还会给出优秀数据分析人员的能力模型和 4 个评价指标。对应能力模型,你很容易知道一个人处于什么段位。
  • 模块三,聚焦微观方法论:聚焦不同业务分析的分析框架,讲解关键阶段动作,比如流量分析、路径分析、竞品分析、活动分析、用户增长分析等核心操作,带你掌握数据分析的微观方法论。
  • 模块四,知流程,找不足。因为专题报告就是分析师对外推广自己的产品,而一份专题报告实际上是有一套标准化流程的,像问题的定义与拆解、数据的获取与拆解、专题报告的撰写与落地,以及AB测试等。学完后,你就知道怎么写完美的专题报告了。
  • 模块五,人人都是数据分析师:除了以上数据分析的思维与方法,你还需要提升比如行业分析、数据仓库研究、用户研究、时间管理等专业素养,这些可以解决你对于数据分析至关重要的一些大问题,让你具备一个优秀数据分析者的专业素养。

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(课程目录图)

可以看到,这门课基本上没有工具的讲解,都是针对一些具体产品,结合案例来说明数据分析是怎么帮助产品进行优化的。只有这样,每个数据分析从业者才能掌握这个职业的精髓。

本课程适合你听吗?

  • 职场新人:这门课可以让你了解什么是优秀的数据分析师,然后朝这个方向努力,实现弯道超车。
  • 职场老人:你会知道数据分析绝对不是工具使用这么简单,还有非常多的分析套路和行业理解。比如,你能够很快掌握数据异常波动、日常监控方法、因素分析、流量分析、专题报告撰写、时间管理能力。学完后,加薪跳槽不是问题。
  • 数据分析爱好者、产品经理、运营相关人员:互联网时代,人人都是数据分析师,只要你的工作中涉及数据,你都应该正确认知数据分析思维,提升你的数据能力。

本课程没有工具、软件、代码的门槛 ,我希望所有和数据打交道的人,都能够在这里得到思维的提升,学会用数据做决策。

讲师寄语

数据分析很有趣,但同时也很有挑战性,有太多的业务问题需要你去给出建议,而分析工具的使用只是其中非常非常小的一个点。相信你的综合能力会因为这次课程有一个质的提升,而你在下次做数据分析时,也可以有更加体系化的思考。

而我对你唯一的期望是:多思考、多交流、多实践。只有将你所学运用到工作中、体现在工作和能力的成长中,你才是真的懂了。作为一门思维课,无论你当前处于什么公司的什么岗位,这些解决问题的方法都是通用的,这也是这门课真正的魅力所在。

我在留言区等你,期待你给我分享你的思考与成长。


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