職業(yè)規(guī)劃師的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)匯總24篇(編輯修改稿)
2025-08-15 00:46 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 或服務(wù)發(fā)展方向起到積極作用，有力推動(dòng)企業(yè)內(nèi)部的科學(xué)化、信息化管理。我們舉兩個(gè)通過數(shù)據(jù)分析獲得成功的例子：(1)facebook廣告與微博、sns等網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的用戶相聯(lián)系，通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，為廣告商提供更為精準(zhǔn)定位的服務(wù)，該精準(zhǔn)廣告模式收到廣大廣告商的熱捧，根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)emarketer的數(shù)據(jù)，facebook年?duì)I收額超過20億美元，成為美國最大的在線顯示廣告提供商。(2)hitwise發(fā)布會(huì)上，亞太區(qū)負(fù)責(zé)人john舉例說明:亞馬遜30%的銷售是來自其系統(tǒng)自動(dòng)的產(chǎn)品推薦，通過客戶分類，測(cè)試統(tǒng)計(jì)，行為建模，投放優(yōu)化四步，運(yùn)營客戶的行為數(shù)據(jù)帶來競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。此外，還有好多好多，數(shù)據(jù)分析，在營銷、金融、互聯(lián)網(wǎng)等方面應(yīng)用是非常廣泛的：比如在營銷領(lǐng)域，有數(shù)據(jù)庫營銷，精準(zhǔn)營銷，rfm分析，客戶分群，銷量預(yù)測(cè)等等。在金融上預(yù)測(cè)股價(jià)及其波動(dòng)，套利模型等等。在互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)上面，百度的精準(zhǔn)廣告，淘寶的數(shù)據(jù)魔方等等。類似成功的案例會(huì)越來越多，以至于數(shù)據(jù)分析師也越來越受到重視。然而，現(xiàn)實(shí)卻是另一種情況。我們來看一個(gè)來自微博上的信息：在美國目前面臨14萬~19萬具有數(shù)據(jù)分析和管理能力的專業(yè)人員，以及150萬具有理解和決策能力(基于對(duì)海量數(shù)據(jù)的研究)的管理人員和分析人員的人才短缺。而在中國，受過專業(yè)訓(xùn)練并有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人才，未來三年，分析能力人才供需缺口將逐漸放大，高級(jí)分析人才難尋。也就是說，數(shù)據(jù)分析的需求在不斷增長，然而合格的為企業(yè)做分析決策的數(shù)據(jù)分析師卻寥寥無幾。好多人想做數(shù)據(jù)分析卻不知道如何入手，要么不懂得如何清洗數(shù)據(jù)，直接把數(shù)據(jù)拿來就用。要么亂套模型，分析的頭頭是道，其實(shí)完全不是那么回事。按俗話說就是：見過豬跑，沒吃過豬肉。對(duì)于數(shù)據(jù)分析，有一句話說的非常好：spss/sql之類的軟件、決策樹、時(shí)間序列之類的方法，這些僅僅就都是個(gè)工具而已，最重要的是對(duì)業(yè)務(wù)的把握。沒有正確的業(yè)務(wù)理解，再牛的理論，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的數(shù)據(jù)分析師，除了對(duì)數(shù)據(jù)需要有良好的敏感性之外，對(duì)相關(guān)業(yè)務(wù)的背景的深入了解，對(duì)客戶或業(yè)務(wù)部門的需求的清晰認(rèn)識(shí)。根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)發(fā)展情況識(shí)別哪些數(shù)據(jù)可用，哪些不適用，而不是孤立地在“真空環(huán)境”下進(jìn)行分析。為此，我對(duì)自己的規(guī)劃如下：第一步：掌握基本的數(shù)據(jù)分析知識(shí)(比如統(tǒng)計(jì)，概率，數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論，運(yùn)籌學(xué)等)，掌握基本的數(shù)據(jù)分析軟
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