关于数据分析那些事,看这一篇文章就够了新闻中心数据观中国大数据产业观察

数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。

▊其过程概括起来主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。

1、明确分析目的与框架

一个分析项目,你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。

基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。

2、数据收集

3、数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。

4、数据分析

数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目提供决策参考。

5、数据展现

一般情况下,数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现,俗话说:字不如表,表不如图。。借助数据展现手段,能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。。

常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6、撰写报告

最后阶段,就是撰写数据分析报告,这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告,把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来,以供商业目的提供参考。

一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。

另外,数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案,不仅仅是找出问题,后者是更重要的,否则称不上好的分析,同时也失去了报告的意义,数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析,不能舍本求末。

二、数据分析师职业介绍

做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容,对于数据分析师而言,他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上,我们随便搜索下数据分析的岗位信息,都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息:

▊别看岗位职责,任职要求这么多,说白了主要就三点要求:

2)掌握一到二种数据分析工具;

3)良好的沟通。

可能不同的公司因为需求不同,会在要求上有点小小的不同,而这个不同主要集中在数据库上。了解数据分析师的具体需求之前,我们有必要先了解数据分析师的职位体系。

「数据分析师的职位体系」

在传统行业中,数据分析更多存在移动、银行、超市等行业,在这些行业中你才会偶尔听到数据分析师这个职位,也许更多是听到数据挖掘工程师、数据建模师。在中国也许只在电信的项目中,才会存在真正的意义上的数据挖掘。

▊数据行业从广义上讲可以分为以下几个职位:

1、数据分析师

更注意是对数据、数据指标的解读,通过对数据的分析,来解决商业问题。主要有以下几个次层次:

1)业务监控:诊断当前业务是否正常?是否存在问题?业务发展是否达到预期(KPI)?如果没有达到预期,问主要问题在哪?是什么原因引起的?

2)建立分析体系:这些数据分析师已经对业务有一定的理解,对业务也相对比较熟悉,更多帮业务方建立一套分析体系,或者更高级是做成数据产品。例如:营销活动。分析师会告诉业务方,在活动前你应该分析哪些数据,从而制定恰当的营销计划。在营销过程中,你应该看哪些数据,从而及时做出营销活动调整。在营销活动,应该如何进行活动效果评估。

3)行业未来发展的趋势分析:这应该是数据分析师最高级别,有的公司叫做战略分析师/商业分析师。这个层次的数据分析师站的更高,在行业、宏观的层面进行业务分析,预测未来行业的发展,竞争对手的业务构成,帮助公司制定战略发展计划,并及时跟踪、分析市场动态,从而及时对战略进行不断优化。

主要技能要求:

2、数据挖掘工程师

1)数据库必须精通。很多时候,你模型的数据预处理,可能完成在数据库里完成,你用到的数据库技巧更高。

2)必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法,例如:SPSS/CELEMENTINE、SAS/EM等,当然如果你会一、二款开源软件,并会写一些程序代码那是最好的,大公司都喜欢用开源的软件,例如:R、WEKA。

3、数据建模师

这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师,更多偏向于中、小数据量,而且其使用更多更多是统计学的方法,而数据挖掘中的例如:决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。

新进入数据行业的同学,可以根据自己的背景背景选择相应的职位,学数据、统计学的朋友更多可以偏向于建模师,而计算机特别是写编程出现和同学,可以走数据挖掘工程师,也许适应性更好,但这不是绝对的。

▊数据分析师的职位级别划分:

(单击图片可缩放查看大图)

三、数据分析职业生涯规划

▊按照不同分析方法所能给人带来的智能程度,可以把分析能力划分为以下8个等级:

上面的8级划分源自SAS网站的Eightlevelsofanalytics,由IDMer编译而成,个人觉得其中的8张图片非常形象生动,网友@数据小宇军用两个图表将它们更好地展示出来了:

▊数据分析师的级别:

1、数据跟踪员:机械拷贝看到的数据,很少处理数据

虽然这个工作的人还不能称作数据分析师,但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师,这样的人,只能通过×××系统看到有限的数据,并且很少去处理数据,甚至不理解数据的由来和含义,只是机械的把自己看到的数据拷贝出来,转发给相应的人。这类人发出来的数据,是否有意义,怎么解读,他自己是不知道的,只能期望收到数据的人了。

2、数据查询员/处理员:数据处理没问题,缺乏数据解读能力

这些人可以称为分析师了,他们已经对数据有一定的理解了,对于大部分数据,他们也知道数据的定义,并且可以通过监控系统或者原始的数据,处理得到这些数据。统计学的方法,这批人还是很精通的,统计学的工具,他们也是用起来得心应手,你让他们做一下因子分析,聚类肯定是没问题,各类检验也是用的炉火纯青。他们的不足是:1、如果不告诉他们命题,那么他们就不知道该应用什么样的方法去得到结论了。2、对于数据的处理没问题,但是却没有一个很好的数据解读能力。只能在统计学的角度上解释数据。

3、数据分析师:解读数据,定位问题提出答案

数据分析师这群人,对于数据的处理已经不是问题了,他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了,同样的数据,在不同人的眼中有不一致的内容。好的数据分析师,是能通过数据找到问题,准确的定位问题,准确的找到问题产生的原因,为下一步的改进,找到机会点的人。往往科班出身的人,欠缺的不是在处理数据上,而是在解读数据上,至于将数据和产品结合到一起,则是其更缺少的能力了。

4、数据应用师:将数据还原到产品中,为产品所用

数据应用,这个词很少被提到。但是应用数据被提的很多,分析了大量的数据,除了能找到问题以外,还有很多数据可以还原到产品中,为产品所用。典型的是在电子商务的网站中,用户的购买数据,查看数据和操作的记录,往往是为其推荐新商品的好起点,而数据应用师就是要通过自己的分析,给相应的产品人员一个应该推荐什么产品,购买的可能性会最大的一个结论。国内能做到这个级别的数据人员还真是少的可怜,甚至大部分人员连数据的视图都搞不定,而真正意义上的能数据应用师,可以用数据让一个产品变得更加地简单高效。

5、数据规划师:走在产品前面,让数据有新的价值方向

数据规划师,不能说水平上比数据应用师高多少,而是另外一个让数据有价值的方向。往往在实际的应用中,数据都是有其生命周期的,用来分析、应用的数据也是,这点上,尤其是在互联网公司更加明显,一个版本的更新,可能导致之前的所有数据都一定程度的失效。数据规划师在一个产品设计之前,就已经分析到了,这个产品应该记录什么样的数据,这些数据能跟踪什么问题,哪些记录到的数据,应该可以用到数据中去,可以对产品产生什么样的价值。

四、数据分析薪酬情况

三大互联网巨头公司,百度腾讯跟阿里如何划分级别薪资待遇又有多少除非身居其位,否则很难探知,但是等你到那个位置知道了,却又不能说,至少不能在公开场合谈论。接下来就为大家揭秘,百度、阿里与腾讯内部的级别划分跟薪资待遇。这是一个群众喜闻乐见却又讳莫如深的话题。

各个公司头衔名字都不一样,级别的数目也不一样;有些扁平,有些很多level慢慢升;有些薪水范围严格跟级别挂钩,有些薪水跟级别没绝对的关系。最近刚好整理了一份「互联网公司薪酬体系架构」内部资料,年底了,上年货,哦不,上部分干货。

▊阿里

最近对阿里羡慕嫉妒恨的同学可不少,知乎上也开起了对阿里的批斗会--2014年放弃阿里巴巴offer的人是否格外多--个么,就重点先说说阿里吧!

1.举个栗子。

校招不论,单说社招。想知道阿里内部级别和薪资待遇的题主,或许正面临offer选择,就像这位纠结阿里系offer的同学W:

最近刚通过面试,但基本薪酬也是不升反小降。级别只有P6+,连P7都没有,非常郁闷,打算拒绝算了。小本工作9年了,这算不算loser

奇了怪了,阿里系的P6和P7的范围到底是多少

不过反过来说,阿里系面试还真是有点深度的,通过不易,但拿到这个级别总感觉是否自已混的太一般了。

郁闷。

这样的纠结实在太常见了,都是工作好几年的老程序员了,好不容易动心跳个槽,猎头开始保证得好好的,怎么拿到offer的薪酬却不尽如人意是自己能力不够,还是被HR/猎头忽悠

专心做技术的大都是心思单纯之人,却最容易吃亏。知己知彼方可百战不殆,看看对方的级别和待遇,谋定而后动,才能跳得更远,走得更稳。

2.先看阿里的级别定义:

P序列=技术岗M序列=管理岗

阿里的非管理岗分为10级

其中P6、P7、P8需求量最大,也是阿里占比最大的级别

前面栗子中郁闷的W同学拿到了P6+的offer,正处于最庞大但又最尴尬的级别中段,至于为什么差一点儿没拿到P7,难道是HR在省招聘费

哦,江湖传言@Fenng是P7,@鬼脚七是P9,改日向我司隔壁的P9求证。

3.再看阿里的级别对应薪资:

阿里薪资结构:一般是12+1+3=16薪

年底的奖金为0-6个月薪资,90%人可拿到3个月

股票是工作满2年才能拿,第一次拿50%,4年能全部拿完

说到股票,真是要普及下常识,别被忽悠了。股票是公司用来奖励员工忠诚度的,所以阿里分年限行权,想要离职套现真的是难。更不要高额的税收了,首先,归属要收高达45%的个税,然后得到的还是限制性股票,还不能马上卖呢。好不容易可以出售的时候,还得交20%股票增值部分的个人所得税哦!

更重要的是,你必须先缴税,才能归属,缴税还必须用现金,不能selltocover!So,拿的越多,先拿出的cash就越多,这里面的流动性风险你自己权衡吧。

▊百度

再说说级别分层和阿里类似的百度

1.百度的技术级别:

百度有4万人,每年招聘应届生技术产品人员1000人左右,技术岗位级别和阿里类似,分为T序列12级,不赘述了,大概阿里的级别减1或2,就是百度的级别。

主要集中在T5/T6,升T7很困难,T7升T8更困难;T7以上一般就不做coding了

一般来说,在百度待3年能给到T5,很多人都等不到三年,原因下面说,社招过来的,一般是外面公司的技术骨干了

T10是技术总监,十个左右;T11是首席科学家;T12基本没见过。

2.再看百度薪资的大概范围:

百度薪资结构:月薪*14.6(12+0.6+2),其他岗位月薪*14

T5以上为关键岗位,另外有股票、期权

T5、T6占比最大的级别,T8、T9占比最小

级别越高,每档之间的宽幅越大

百度是一家业务定性,内部稳定,金字塔形的成熟公司。也就是说,大部分事情都是按部就班、驾轻就熟,所有人都比较轻松、稳定、舒服,尤其是对老员工而言。但是对于新员工来说,这意味着成长空间的极度压缩,机会少,上升慢。

百度工资高,福利好,但是这么多年期权已经基本发光了,只有总监以上才有,几十股几百股就算多了。问题就来了,百度新老员工的期权数量太悬殊,据说到百度楼下停车场一看,开卡宴的都是老员工,开捷达的都是新员工,其实很多新员工的贡献比老员工大得多,但是收入反而倒挂,于是很多新人等不到3年就跳了。

▊腾讯

谈谈最南边的腾讯

1.腾讯的技术级别:

腾讯的分级和阿里/百度都不一样,分为T1/T2/T3/T4共4级,其中又细分为3级。

员工仍然集中在中段,尤其是T2.3和T3.1

想从T2跨到T3,即从2.3升3.1是非常困难的

2.了解薪酬和级别的关系:

腾讯标准薪资是14薪,但是通常能拿到16-20薪

T3.1以上开始另外有股票

值得一提的是,腾讯是有淘汰制考核的。一般一年两次考核(6月、12月),实行末尾淘汰制,0-10%优秀,必须有5%的人转组(转组也可能出现没人接收的情况)或者被开除,这点比较狠。

升级也跟考核结果很有关系,要升一个小等级,必须最近两次考核得过一次A类考核结果。升T3.1是内部晋升的第一道槛,要求架构在领域内优秀,被追问攻击时能无漏洞应答出来--据说只有30%的通过率。同时,腾讯好的一点在于,底层普通员工如果技术真的不错,照样升级,和是不是leader关系不大。leader的带队价值在T3.3时才显现出来。

别问我是怎么知道答案的,我不是互联网猎头,我正在做的事就是要用互联网产品替代猎头,因为猎头不透明、不全面,还死贵。

五、数据分析的基本素质

▊一名合格的数据分析师需要具备的五大基本能力和素质:

1、态度严谨负责

严谨负责是数据分析师的必备素质之一,只有本着严谨负责的态度,才能保证数据的客观、准确。在企业里,数据分析师可以说是企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师,应具有严谨、负责的态度,保持中立立场,客观评价企业发展过程中存在的问题,为决策层提供有效的参考依据;不应受其他因素影响而更改数据,隐瞒企业存在的问题,这样做对企业发展是非常不利的,甚至会造成严重的后果。而且,对数据分析师自身来说,也是前途尽毁,从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑,因为你已经不再是可信赖的人,在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以,作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度,这也是最基本的职业道德。

2、好奇心强烈

好奇心人皆有之,但是作为数据分析师,这份好奇心就应该更强烈,要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来,并且通过数据分析,给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师,好奇心也越不容易满足,回答了一个问题,又会抛出一个新的问题,继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神,才会对数据和结论保持敏感,继而顺藤摸瓜,找出数据背后的真相。

3、逻辑思维清晰

通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的,我们要考虑错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解,同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构,在深度思考后,理清结构中相互的逻辑关系,只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。

4、擅长模仿

在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的,它能帮助数据分析师迅速地成长,因此,模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法,而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓,理解其分析原理,透过表面达到实质。万变不离其宗,要善于将这些精华转化为自己的知识,否则,只能是“一直在模仿,从未超越过”。

THE END
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