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  • 经验分享:数据分析的五个阶段
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    2020-05-29 10:40:03

    前言

           数据分析,也被称为营销分析、经营分析等,就是通过一定的工具、算法,结合业务逻辑将数据背后的真正原因找出来,为企业的发展方向提供数据支撑。在这个越来越对数据重视的时代,数据分析的价值也在迅速提升。在大部分部门,尤其是前端营销部门中,数据分析工作的好坏可能会直接影响一线的业绩。所以如何做好数据分析,是每一个数据分析师需要思考的问题。笔者在10年的数据分析工作生涯中,经历了好几个阶段,也有一些思考和总结,供大家参考。

    阶段一:初入职场的菜鸟分析师

           在这个阶段中,你只是初入职场的菜鸟,不会特别的技巧也不懂公司的业务,甚至公司IT部开发的前台系统(比如IDAP、QV、自助报表等)中也有很多功能不甚了解。只能根据前人的经验或者公司的培训,知道该从哪里取数。当清单下载下来后,能够使用的工具也只有Excel,而且只会最简单的数据处理,稍微复杂一点的vlookup、数据透视表、数据有效性等只能靠百度、培训等慢慢提升。

    阶段二:部门同事眼中的表哥/表姐

           经过阶段一的磕磕绊绊后,你对业务已经有一定的理解,知道数据背后的业务逻辑,能够在某一个数字变高或者变低时,通过熟练的Excel操作将产生问题的原因找出来。处于这个阶段的你,在部门内很多员工的眼中,就是一名表哥/表姐,数据需求一提出来,你就能熟练地给出一份完善的报表;有什么Excel的问题,问你比问百度更快获得答案。另外在数据处理的经验上,你也已经有了一定的储备,比如数据字典、数据口径等,出来一项新的业务口径你不看都能猜得八九不离十。近一半的数据分析师可能将一直停留在这个阶段,因为大部分部门的数据量并不大(少于100万),使用Excel加上业务逻辑已经能满足80%的日常工作需求了。

    阶段三:开始使用数据库和自动化

           随着数据量的越来越大,传统的Excel已经无法满足你的工作需求,而DBA(数据库管理员)因为不懂业务逻辑也常常给不出你想要的数据,所以你只能开始自学SQL知识。所幸的是SQL并不难,对于一名数据分析师并不需要像DBA一样对各个表格进行维护,只需要根据业务逻辑,在不同的表中找到需要的字段,通过select、join、count、sum等函数进行组合即可。除了数据库外,也有人可能会想要使用BI工具,比如Power BI、Tableau、Finebi等,使用方法和Excel类似,但是功能强大了不是一点点,本来需要一定开发能力才能完成的自动化报表工作,通过与Excel一样的鼠标拖曳操作即可轻松完成,工作效率上获得了质的提升。在这个阶段的你,可以从繁重的日报、周报中略微透一口气,思考如何通过数据提升业务发展。

    阶段四:不是只有平均数

           平均数是数据分析中用的最多的一个计量尺度,但是姚明和郭敬明的梗用了这么多年,大家也应该理解平均数的问题所在。实际上有很多的计量尺度:中位数、方差、离散程度、偏度、峰度都在不同的场景中可以有很多的运用,而数据分析方法也有方差分析、回归分析、相关系数等等,而这一切的知识集中起来就是一门学科:统计学。可以说只有将业务知识、统计学知识和工具使用知识三者合一的人,才是一名真正合格的数据分析师。

    阶段五:向数据科学家进阶

           数据挖掘是数据分析的进阶,它还有一个更为人所知的名字:机器学习,人工智能只是机器学习里的一个分支。在这个阶段,你不仅需要从业务的角度去理解数据,还要通过算法来挖掘数据背后隐藏的关系。机器学习的算法非常非常多,平常人终其一生都可能无法学透。好在开源社区的存在将很多算法都封装成库,我们只需要通过程序调用即可享受算法带来的好处。但是即使如此,建议还是要学习一下算法的原理,只有这样才能更好地选择、运用算法。基础阶段,需要了解、学习的机器学习算法包括:逻辑回归、线性回归、KNN、K-means、决策树、贝叶斯、SVM等等。更关键的是,在这个阶段务必需要掌握一门编程语言,比如Python就是一个很好的选择。

    总结

           上述的五个阶段除了阶段一外,剩下的四个阶段并不完全是顺序关系,仅仅是针对我自己而言,有统计学、编程基础的同学只要经过一段时间的业务理解就能直接迈入阶段五。但是还是要重申一点:所有的数据分析都要建立在业务本身,脱离业务的数据分析只是一种数据猜测,风险极大,慎重!

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    一、人工管理阶段

    在计算机出现之前,人们运用常规的手段从事记录、存储和对数据加工,也就是利用纸张来记录和利用计算工具(算盘、计算尺)来进行计算,并主要使用人的大脑来管理和利用这些数据。

    到了20世纪50年代中期,计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备,只有纸带、卡片、磁带等外存,也没有操作系统和管理数据的专门软件。数据处理的方式是批处理。

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    该阶段管理数据的特点是:

    1、数据不保存。因为当时计算机主要用于科学计算,对于数据保存的需求尚不迫切。

    2、系统没有专用的软件对数据进行管理,每个应用程序都要包括数据的存储结构、存取方法和输入方法等。程序员编写应用程序是,还要安排数据的物理存储,因此程序员负担很重。

    3、数据不共享。数据是面向程序的,一组数据只能对应一个程序。

    4、数据不具有独立性。程序依赖于数据,如果数据的类型、格式或输入/输出方式等逻辑结构或物理结构发生变化,则必须对应用程序做出相应的修改。

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    二、文件系统阶段

    20世纪50年代后期到60年代中期,随着计算机硬件和软件的发展,磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及,这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件,并可按文件的名字来进行访问,对文件中的记录进行存取的数据管理技术。

    数据可以长期保存在计算机外存上,可以对数据进行反复处理,并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作,这就是文件系统。

    文件系统实现了记录内的结构化,但从文件的整体来看却是无结构的。其数据面向特定的应用程序,因此数据共享性、独立性差,且冗余度大,管理和维护的代价也很大。

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    三、数据库系统阶段

    20世纪60年代后期以来 ,计算机性能得到进一步提高,更重要的是出现了大容量磁盘,存储容量大大增加且价格下降。

    在此基础上,才有可能克服文件系统管理数据时的不足,而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求,从而使数据能为尽可能多的应用程序服务,这就出现了数据库这样的数据管理技术。

    数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用,而是面向全组织,具有整体的结构性,共享性高,冗余度减小,具有一定的程序与数据之间的独立性,并且对数据进行统一的控制。

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    团队发展阶段模型由五个阶段组成: 组建期(Forming)、激荡期(Storming)、规范期(Norming)、执行期(Performing)和休整期(Adjourning),所有五个阶段都是必须的、不可逾越的。团队在成长、迎接挑战、处理问题、发现方案、规划、处置结果等一系列经历过程中必然要经过这五个阶段。认识这五个阶段,可以为团队发展提供阶段指导。

    1. 组建期:启蒙阶段
      • 项目团队:刚刚组建,确定团队成员的相互关系。
      • 团队成员:行为具有相当大的独立性,成员只不过是单独的集合体,不清楚他们的角色和责任是什么。
      • 团队领导指挥或“告知”式领导。在带领团队的过程中,要确保团队成员之间建立起一种互信的工作关系。 与团队成员分享团队发展阶段的概念,达成共识。
    2. 激荡期: 形成各种观念,激烈竞争、碰撞的局面 
      • 项目团队:获取团队发展的信心,但是存在人际冲突、分化的问题。
      • 团队成员:面对其他成员的观点、见解,更想要展现个人性格特征。 对于团队目标、期望、角色以及责任的不满和挫折感被表露出来。
      • 团队领导教练式领导。指引项目团队度过激荡转型期,强调团队成员的差异,相互包容。
    3. 规范期: 规则,价值,行为,方法,工具均已建立。 
      • 项目团队:效能提高,团队开始形成自己的工作约定。
      • 团队成员:调节自己的行为,以使得团队发展更加自然、流畅,有意识地解决问题,实现组织和谐
      • 团队领导参与式领导。允许团队有更大的自治性。
    4. 执行期: 人际结构成为执行任务活动的工具, 团队角色更为灵活和功能化,团队能量积聚于一体。 

      休整期: 任务完成,团队解散。
      • 项目团队:运作如一个整体。 工作顺利、高效完成,没有任何冲突,不需要外部监督。
      • 团队成员:对于任务层面的工作职责有清晰的理解。 没有监督,自治,即便在没有监督的情况下自己也能做出决策。 随处可见“我能做”的积极工作态度, 互助协作。
      • 团队领导委任式领导。让团队自己执行必要的决策。

    局限性

      • 该模型是用来描述小型团队的。
      • 实际上,团队发展轨迹不一定象Tuckman的描述是线形的,而有可能是循环式的。
      • 该模型描述的阶段特征并不可靠,因为它主要考量的是人的行为,而当团队从一个阶段跨向另一个阶段的时候,团队成员的行为特征变化并不明显。 它们也很有可能会发生交叠。
      • 模型没有考虑到团队成员的个人角色特征。
      • 在阶段发展跨越上没有给出时间框架指导,这是一个主客观相结合的模型

    转自:https://www.cnblogs.com/zhoujg/archive/2010/01/17/1649905.html

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/itplay/p/11422169.html

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