京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代-数据分析师的尴尬
这几天和一个圈里的好友聊天,问我怎么来看待现在的工作状态。她也是一个做网游数据分析的分析师,她说一天的工作除了固定的发完每天要做的那部分,似乎剩下的时间就没了什么事可做,最感觉有点后怕的是,作为一个leader,下面一群人还需要指点和安排。这种空洞让她有些不能心安。
事实上,我有很长的一段时间也是这种状态,最后练就的本事时每天的必须工作只需要半小时就搞定了,剩下7个多小时就闲着了,闲的心里面有点害怕,因为怕这种闲。而造成这种感觉其实有时候感觉自己是在浪费自己的青春和时间,想努力抓住一些东西,但是又无法抓住。网游数据分析师说来这个词曝光率都不是很高,上有数据挖掘工程师的大帽子,之后又是业务分析师,运营团队的人,又是研发策划的人压着,其实有时候感觉挺苦逼的,挺悲催的地位,外加上环境和目前的分为并没有看重这个行业进步和发展,也就这样了。
现在几乎每天看到Big Data,数据分析这些热词,说实话我对于hadoop,mapreduce 这些不是很关心,因为我不是一个要去做技术的人,我对于经济学,心理学,营销学也不是很关心,因为我也不是一个要去做管理的,纯粹的运营的人,我有自己一个独立的称号网游数据分析师。
也许这个职位的价值不被数据挖掘工程师认可,因为你的技术没他们好,连个算法都搞不懂;
也许这个职位的价值不被运营人员所认可,因为你的分析和知识他们就能做到,连业务都没吃透;
也许这个职位的价值不被研发的人所认可,因为你根本就不懂研发,狗屁不是。
但是为什么还要坚持呢?因为存在价值。
因此就不必怀疑自己自己的价值,如果你热爱这份职业。
一个网游数据分析师不该停留在那些指标上,侃侃而谈就ok了,我们要去吃透那些指标,我们要去理解业务,驾驭上层的数据。同时,我们却又要不断的去探究为什么,因为数据挖掘工程师不会告诉你为什么,他们只能告诉你what,而你作为一个数据分析师,在业务者与挖掘者之间,就要解决,最终服务于运营业务的how。
所以我们可以不懂得高深的算法,但我们要懂得如何将算法应用,如何驾驭那些软件。我们不懂得市场,但是我们要懂得一点长尾,懂得一点怪诞心理,懂得一点社会性。我们不懂得设计,但是我们懂得一点用户体验,购买决策。
其实思考了很久,我觉得作为一个数据分析师,最终就是在构建个非常完整和健康的CRM。基本上层和底层的数据构建和服务对象都是CRM,只是这个东西从未完整和很好的应用过。在这点上,前几天我听过有人说我们做出来的游戏是要我们自己完全能够掌握和把控的产品,不然就会很危险,这点我不怀疑,但是最终的问题是你的产品是要给玩家来玩的,你懂得你的玩家吗?作为业务者只给你一堆指标就能够看出玩家的变化和行为的了吗?作为挖掘者,得出特征,就能直接指导设计改进了吗?我想都不太现实,这都是需要协作和融合的。
无论是细分数据和还是宏观的数据指标控制,都是相互依赖和分析并存的,因此作为数据分析师不只是懂得业务,也会去尽量懂得挖掘数据,这只是一个基本的要求,此外还要有如下的要求:
运营人员和团队不见得关心神经网络,但是你要去关心;
最后我想举一个例子,前段时间看过一篇介绍分析永恒之塔流失的文章,作者在最后说尽管他们成功预测了流失概率,但是仍旧找不到流失的原因何在,也不知道该去如何控制改进。这个问题上挖掘者已经做到了,但是业务层包括研发层还是不能找到问题,你觉得这个问题该谁去解决?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24