从0到1,数据分析师修炼之路


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前段时间在曹大的公众号caoz的梦呓看到他对数据分析看法时,举了一个实例,以下是原文:

前几天我的知识星球里还有人问过问题,列出几个数据分析相关的offer,问怎么选,其中有一个是阿里妈妈部门的,我说如果是我的话,这个职位不给钱都去。当然,不给钱都喊着要去的,估计阿里也不敢要,有些读者就不明白,为什么。


阿里财报里,去年联盟分出去300个亿,300个亿啊!这些钱分给谁了,大玩家怎么拿的,为什么能拿到。知道这藏着什么么,大量的信息不对称和认知不对称。如果掌握了这种信息和认知,出来就做最简单的事情,低价收购那些有价值又不会变现的流量,一个信息不对称,转手变现效率就能提高n多倍。

caozsay,公众号:caoz的梦呓谈谈数据分析

对于曹大对数据分析的看法,结合王老湿当前在工作中的经历,个人还是非常认同的,倒不是我刻意地捧曹大(何况曹大也并不需要我来捧),而是数据分析这项能力对于一个互联网人真心是一个不可或缺的能力。

数据分析师这些作为21世纪最性感的职业(之一)已成功吸引无数像笔者这样的热血小青年,奉献给高大上的数据科学行业。除去像计算机、数学和统计学这些科班出身的童鞋,相信想要转行投身数据分析的其他行业人士也绝不在少数。

专栏介绍

基于上面的情况,今天王老湿邀请了两位作者庄东岳和贾胜杰,在接下来的这段时间里,他们会带来一系列关于商业数据分析的一个专栏:《从0到1,数据分析师修炼之路》。关于这两位作者,在这做个简单介绍:

庄东岳:商业数据分析师、钉钉平台数字化管理员。获得省级和国家级比赛奖项、做过省级重点大学生创业项目、做过一些中小型公司的电商数据分析。擅长数字化营销、用户画像。热衷于做将中小型零售企业转型新零售的事情。在知识分享上面能够将知识点和思维方法通俗易懂的分享给大家。 


贾胜杰:硕士,退役军人,电气工程专业,现成功转行K12领域数据挖掘工程师,不仅在数据清理、分析和预测方向,而且在自制力和高效学习方面都有丰富经验。

通过这个专栏的学习,你能够得到:

  • 如何用数据去驱动公司的业务发展;

  • 用 SQL 语言查询和创建数据表、调用数据库等一些操作;

  • 掌握构建数据可视化图标和模型预测的能力;从而洞悉商机,用数据做出超前的商业决策;

  • 学会用数据讲述好一个故事,为成为高薪数据分析师打下夯实的基础。

如果你是在校生,想毕业后从事数据分析工作但找不着门路;如果你在传统行业,想转行做数据分析工作却不知如何入门;如果你在当前工作中,需要用到数据分析,但不知道如何学习和提高;如果你现在从事数据分析工作,不知道职业发展路在何方,对未来充满迷茫...

以上种种困惑你都可以从这专栏里找到答案。

专栏目录

  1. 商业数据分析师的职业图谱

  • 什么是商业分析师

  • 如何成为商业分析师

  • 理解业务到进阶之路

商业数据分析师的技法修炼

  • 数据分析师需要掌握的SQL基础

  • 数据分析师需要掌握的SQL进阶

  • 数据分析师需要掌握的python基础

  • 重点工具掌握-数据解析核心技巧

  • 进阶算法学习-统计分析能力强化

  • 统计分析总结

业务实战(一):数据分析师的宏观视野训练

  • 格局:如何从外向内看业务的机会和风险?

  • 框架:业务要如何自我审视?--电商指标体系

  • 目标:业务要如何达成目标?--KPI管理

业务实战(二):人·全链路用户分析训练

  • 从渠道看如何获取用户

  • 电商用户数据分析的内功与招式

  • 从数据到用户,探究现象背后的原因

业务实战(三):货·商品分析

  • 玩转商品--从电商的核心要素说起

  • 品类管理

  • 打造“爆品橱窗"

业务实战(四):场·数据分析师的双11

  • 活动分析的三个阶段

  • 活动分析典型分析框架剖析--以双11“红包”项目为例

  • 大型促销分析项目管理方略

业务实战(五):不容忽视的品牌要素

  • 理解业务--什么是品牌管理?

  • 心智占领--如何支持你业务的品牌定位?

  • 如何建立监测机制,实现价值点管理?

延伸:职场秘籍(完结)

更新计划

更新频率:一周一更
开始时间:下周开始

交流学习

为了方便大家更好地与作者进行沟通交流,为此王老湿针对《从0到1,数据分析师修炼之路》这个专栏成立了微信读者交流群,我会邀请专栏的作者庄东岳和贾胜杰坐镇交流群,大家想近距离与作者沟通,都可以来加入。

加入方式:扫描下方王老湿的微信二维码,添加微信,王老湿来邀请你加入交流群。

由于后续会有多个专栏发布,为了避免加错交流群,所以想要加入这个专栏的交流群时一定要备注:数据分析

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近期推荐: 算法原理稳如狗,工程落地慌得很!AI炼丹炉实践指南来啦~

(完)





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