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在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16