京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“每天一个数据分析师”第16期内容奉上,请享用
原创内容 转载请注明来源
人物档案
王润烨,学统计出身,大学期间接触到数据分析,并参与实施了一些项目,结识了许多从事数据分析和挖掘的朋友。环境使然,他自己也成了数据分析师,目前就职于杭州追灿数据。
DA:请您介绍一下自己的工作经历,目前的工作职责,工作中曾做过的数据分析实例,以及您的职业规划?
王润烨:追灿的团队专注于通过大数据挖掘创造价值,积累了多年的数据分析与数据挖掘经验,团队的积累给了我一剂强力助推剂,让我快速的成长。刚开始我专注做电商的精准营销、关联销售、客户价值等业务方面的数据支持,冲在业务一线让我学会如何将业务需求与专业技能结合。
现在,我主要从事具体业务需求的数据建模工作。目前,追灿数据应用领域从电商拓展到智慧城市、智慧农业、智慧工业等,我希望自己能深入进行这些领域的数据工作,让数据应用最终惠及每个人的生活。
DA:能否给我们讲讲您在工作中遇到的印象深刻的困难及其背景成因?
王润烨:我们团队在为某传统蜂蜜品牌做电商分销渠道分析时发现,电商平台上蜂蜜产品非常多,低端市场难以快速打开局面,高端市场又被进口品牌抢占,可以说电商蜂蜜市场竞争十分激烈。如果以直接销售的形式进入市场难以达到理想目标。
DA:如何解决这个问题呢?能否请您向广大同行分享下思路?
王润烨:我们转变了思路,转而去做相关行业的分析挖掘,大家都知道啤酒尿布案例吧,我们也是这么干的,使用了FP-growth算法来进行关联分析。
我们获取了淘宝全网数据,找出了客户同时购买蜂蜜和其他产品的交易数据,并依此建立了事务数据库。依据设定的最小支持度阈值,我们根据以下思路进行分析。
1.频繁项集产生:其目标是发现满足最小支持度阈值的所有项集,这些项集称作频繁项集。
2.规则的产生:其目标是从上一步发现的频繁项集中提取所有高置信度的规则,这些规则称作强规则。
具体步骤为可分为:
a.扫描一遍数据库,获取所有频繁项,删除频率小于最小支持度的项。在此操作的过程中,还可以得到每个项的出现频率,供后续步骤使用。
b.第二次扫描数据库,在第一次处理完成的结果基础上,构建 FP-Tree。
c.得到了 FP-Tree 树之后,再遍历整棵树获取满足一定置信度的关联规则。
经过分析发现购买蜂蜜的客户同时购买滋补营养品、美容护肤、零食、保健品、个人护理等高达 70 多个类目的产品。也就是说, 这 70 多个类目的客户都是蜂蜜产品的潜在消费者。
其中茶饮类目关联最强,而在茶饮类目中,花茶在功效上与蜂蜜最搭。找到花茶类目之后,我们再分析了一下客群的消费习惯,大概都是消费能力和消费观念都很前的年轻人。有了这些数据支撑,我们再对产品进行价格和包装定位,卖花草茶的分销商在一个月销量就排在蜂蜜销售页面前列了,这也大大带动了旗舰店的流量提升。
DA:您可否推荐一些平时充电学习专业知识的平台或途径?
王润烨:经管之家,我也经常会进去逛,里面有许多很专业的人,而且里面的人都很活跃,大家也非常热心,有许多分享和心得。如果你想充电,这是个不二选择。
https://www.coursera.org/,免费的公开在线课程项目,与全世界最顶尖的大学和机构合作,提供任何人可学习的课程。如果你的英文还不错,可以进去瞧瞧。
其实国内也有一些不错的公开课,比如网易公开课和腾讯课堂。
DA:您对希望从事数据分析行业的人有哪些建议?
王润烨:一个数据分析师,最重要的不是他的技术,而是他的思考方式。
数据分析师相对数据,其实统计知识的要求没有很高,在数据分析层面上,大多只是做一些描述性的分析,也许会用到一些统计模型,但也只要求知道一些基本的概率论与数理统计方面的知识。数据分析师在做数据分析时,最重要的还是具有业务上的眼光。当然,除了商业嗅觉之外,你也要有优秀的学习能力。现在是大数据的时代,大数据人才的要求可是非常严格的,不仅需要有深厚的统计知识,还需要强大的技术能力,你要能玩转主流的大数据分析工具。你以为这样就足够了,你还必须要有良好的沟通合作能力,一个人的能力毕竟有限,团队的力量远远比个人强得多。因此,对于一个从事数据分析行业的人来说
1.不要脱离业务实际,架空的分析是没有用的
2.整理好数据非常重要,好的数据只用简单的算法也能得到很好的效果
3.思维一定要清晰,最好做个流程图
4.选择算法时要比较,不要有先入为主的概念
5.要多和共事的同事交流,能学到不少东西
6.多学习掌握一些数据分析的工具
7.活到老,学到老,技术发展的太快,不要盲目自信
DA:您如何看待数据分析师行业的就业前景及未来发展?
王润烨:很庆幸,大数据正迎来黄金时代。在数据分析行业发展成熟的国家,90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。目前随着各行各业的不断发展,数据分析行业涉及的领域正由最初的投融资项目分析转向为企业经营、电商产业、游戏等服务。照此发展,相信不远的将来,中国的数据分析行业一定也会发展到行业精细化的程度。数据分析师或将成为职场新宠。
王润烨留下了自己的邮箱:wangrunye@e-corp.cn,您可以与他沟通,或者在微信直接提问。
想要接受访问的小伙伴可以发送邮件至songpeiyang@cda.cn,“姓名+单位+职务”,或者微信添加CDA为好友(ID:joinlearn),拉你如500人数据分析师交流群,期待你来~
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19