
专访|8年数据分析路之经验谈
Q1:可以谈谈您目前的工作内容及各部分占据的时间吗?
王婷: 我目前是在钢铁行业公司做数据分析,专注在钢铁行业挖掘大数据价值,使得钢铁行业生态圈上下游产生更多的机会、解决更多的问题。
目前工作主要是需求分析、数据产品设计、挖掘模型设计。需求分析和数据产品设计占据工作时间比较大,主要是了解业务侧的需求,挖掘用户需求设计产品,占据80%,模型设计占据20%,主要因为目前公司处于数据沉淀、积累阶段,后续应该会有所变化。
Q2:对创业公司来说,数据对于公司的价值体现在哪些方面?
王婷: 对于数据的价值来说,是一个普遍和广泛的问题,大部分公司都会经历这么几个阶段:
一是,满足基本需求,比如基础查询需求;
二是,对公司业务在数据层面的总结,如月报;
三是,数据化运营,如通过数据分析帮助网站运营的同事衡量2个风格的网页用户更喜欢哪种。
四是,通过数据帮助公司寻找到未来的商业机会并且帮助决策层制定更正确的方向。
Q3:数据的作用通过何种途径得到挖掘和发挥?
王婷: 对于数据作用的发挥,个人认为首先是从上到下的过程,需要公司领导层的认可;其次是要有强大的数据分析团队,团队要对数据有兴趣且乐于分析挖掘问题;最后是业务部门的配合。
Q4:能否举例说明大数据的应用,包括它的方向、流程和落地效果?
王婷: 以精准化营销来说明数据如何在营销中发挥价值的案例以及经历了哪几个阶段。
一是,在营销邮件中插入用户的姓名、积分、预留的信息,用于区别垃圾邮件,以提升用户体验的目的;
二是,在电商网站上嵌入了推荐系统,主要发现用户的需求和兴趣;
三是,在邮件中嵌入推荐系统,根据用户的浏览行为和购买行为推送用户可能感兴趣的商品,这个对营销ROI提升较大;
四是,引入了用户站外数据,如用户在其他网站的偏好数据,那么在用户进入到站内时就可以推荐以往浏览或感兴趣的商品。大概是经历了这些阶段。
Q5:能谈谈您对于大数据的看法吗?
王婷: 大数据这个话题比较火热,在去年的时候大数据已经上升的国家战略层面,我说下自己的想法:
一是,态度上要关注要学习;
二是,不能盲从,不盲目使用大数据技术,一家公司在组建大数据团队的时候,是要综合业务需求和成本支出再做决策的;
三是,大数据不可能解决一切问题,不能过度崇拜数据,否则容易让人陷入狭隘,不够客观。
Q6:您觉得分析师如何培养数据的敏感性?
王婷: 我觉得可以从这几个方面来看:
一是,天生的;
二是,日积月累的对数据形成的反射,像分析师每天都要看所属业务范围的数据,比如业务指标是否有问题,因何产生,时间长了自然而然就能形成条件反射;
三是,多总结,这能帮助自己更深层的思考。
Q7:对于那些即将从事或者想从事的数据分析工作的同学,您有什么建议吗?
王婷: 我建议有这几点:
一是,建议要想清楚自己对这个职业是否感兴趣,因为这个职业需要一直保持学习状态,学习技术、学习业务,非常辛苦;
二是,在从事之前,准备工作要做充分,比如软件工具、统计原理等;
三是,在与业务沟通时,要多问问题,多问之后才知道业务遇到的根本问题,因为业务通常提的可能是表象问题,需要不断挖掘才能知道深层次需求,这样才能有最有效率的办法去解决;
四是,要勇于面临挑战,因为我们通常面临的是业务专家或领导,即使是这样,也要保持自信,给出基于数据分析得出的结论和建议。
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在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10