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数据分析师是否需要研究如何解决问题?
那么,在大数据时代,是否有这个必要?从熟悉业务、分析问题,到解决问题,有多大的Gap? 我们设计一些场景,来看看大数据时代,是否需要数据分析进化。
例如市场部要求数据分析师分析一下,下月新品上市和老品清货,对用户群体进行分析一下,来进行营销和用户关怀,需要细分用户,并给出相应的营销内容和方案。结果可能是用户对老品清货更感兴趣,新品没预期效果。 如果按照业务的需求来分析,给结论、给建议,其实上述段子里的数据分析就合格地完成了自己的任务,但结果是没达到预期的。
你说数据分析师能力不够?他不是按照需求分析的么?你说业务的能力差,运营不到位?
这种运营思路符合常规嘛。 但如果数据分析师有解决问题的能力,他/她有做产品经理或运营经理的思维,且又有数据严谨的论证和推论,个人觉得事情可以做得更好。 回到上个段子的事,分析师如果还是按照需求来分析,做支持,那么还是“工程师”的定位,虽然他们比工程师更接近业务。
在这个需求中,分析师不但需分析新老品用户群体,以及交集的用户群体,分别不同的营销,而且还需要弄清楚,当用户同时面对的时候,如果过去是喜欢新品的用户,当他面对老品清货,没有影响因素么?但如果又有同时满足怎么办?
那么解决的办法,就是先吸引新品,再推老品清货,突出新品而轻描淡写清货,过程中还要判断两者进行情况,再做中间调整,所有策略,都需要和市场人员协商讨论各种可能情况,而不是仅仅支持,仅仅作数据分析,满足数据需求。CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
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