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
在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28