用户群|做数据分析已经会Excel了,还要学Python吗?(CDA成长导师)


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CDA数据分析师 出品
Hello大家好 , 我是CDA数字化人才成长陪伴导师张俊红 。
今天我给大家做一些关于我个人的分享 , 希望对大家的成长能够有所帮助 。

用户群|做数据分析已经会Excel了,还要学Python吗?(CDA成长导师)
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我叫张俊红 , 目前在一家互联网公司从事数据分析相关的工作 。 在工作之余 , 我个人会写一些公众号文章 , 还会写数据分析相关的书籍 , 比如说我最近新出的这本对《对比Excel , 轻松学习Python报表自动化》 , 这本从上市到现在一直都在当当新书榜第一的位置 。
到底什么是数据分析师?数据分析师到底是干什么工作的? 现在看这篇文章的小伙伴大多数应该是数据分析师 , 相关的从业人员 , 或者是想入门数据分析行业的人群 , 大家可能都对数据分析具体是做什么的 , 或者是一些具体工作内容会有一些疑问 。
这里首先需要声明的一点就是 , 如今不同的行业和公司 , 大家对数据分析这个职位的称呼可能不太一样 。
最普遍的就是称数据分析师 , 有的公司可能会称 BI分析师或者大数据分析师 , 有的可能叫经营分析师 , 也有可能叫数据科学家之类的 。 其实不管是公司里关于数据职能它叫什么 , 但大家本质上做的事情其实都是差不多的 , 都是围绕数据去展开的一些分析 。
作为数据分析师 , 具体需要做什么样的一些事情 , 我个人理解的话可能主要是三个方面 。
01、通过数据发现问题
第一个方面就是 , 我们主要通过数据发现问题 。 这个可能对于大多数分析师来说相对比较容易 。 常规通过各种数据比较 , 跟同环比较 。 如果当某个指标超过某一个界限的时候 , 我们就认为这个指标背后的业务是有问题的 。
第一点就是通过数据去发现问题 , 第二个点是要基于发现的问题去分析背后的本质原因是什么 。 第二点对数据分析师的要求更高一些 。
02、基于问题分析本质原因
在这个环节我们需要去掌握一些常用的分析方法 。
比如说漏斗分析法 , 需要根据漏斗分析法去分析说到底哪个环节出现了问题;或者说去通过分组分析 , 需要知道具体哪些维度 , 哪些用户群现在的问题比较大;还需要去掌握贡献度的计算方法 , 需要知道到底哪个环节贡献比较大 , 每个环节的贡献度分别是多少 , 或者说不同的人群的贡献度分别是怎样的 。 到这里的话 , 其实我们是从数据层面对整个问题进行了归因 。 还要更进一步发现说数据归因下面的业务本质原因是什么 。

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