2019年,淘宝每月的用户超过6亿。在这背后,深度的商业数据分析是一个“大英雄”,让淘宝拥有对用户的“读心”的能力。商业数据分析师,高薪高需求,但许多人以为该领域要求高所以望而却步,但其实不然。什么是商业数据分析,如何分析,数据分析师人才需求大吗?
“商业分析”是一门新兴的学科。它基于数据,通过更复杂的编程工具和算法挖掘数据背后的业务价值,解决业务问题。它也是近年来美国等发达的国家,发展最快的行业。
这种基于大数据和数据商业化模式的数据分析,将是未来全球的趋势,而商业数据分析也将应运而生。
商业数据分析有许多应用,如监控异常数据(如信用欺诈)、建模和预测(如产品分析)、关键变量分析和预测(如领先分析)以及预测分析(如客户流失预测)。
当然,商业数据分析,并不局限于基于用户的搜索关键词进行推送,而是基于用户的购买习惯、点击产品偏好等多方面的数据综合分析,推断出用户的审美、需求等多方面的偏好,进而为用户服务,提供购买的最佳答案。
阿里巴巴邀请了几十位来自国内外相关领域的教授,比如斯坦福的。百度还将谷歌Brain的创始人之一——Andrew Ng挖走了。新加坡和澳大利亚政府直接资助了开设business analytics部门的公司。
商业数据分析的好处如此之大,几乎无法计算。
虽然每个公司都有自己的数据需求和目标,但根据分析师多年的经验,如何进行商业数据分析可以分为以下7个步骤,可以说是新人必读。
1)确定团队目标。
2)确定业务杠杆——为数据分析提供范围和重点,这意味着公司应该愿意做出改变,以改进其关键指标并实现其目标。
3)数据收集。
4)数据清理(这是数据分析中的一个重要步骤)。
5)培养相关团队,主要是数据建模和预测,以及基础设施、软件开发等。
6)迭代优化,不断改进数据分析模型,生成更准确的预测。
公司对“商业数据分析”人才的渴求达到了一个新的高度。在招聘网站上的随便搜索,都会显示各种高薪职位信息。
为什么商业数据分析的人才需求如此之大?原因很简单,因为业务数据分析是基于当前和未来的情况,具体解决每个企业的核心问题——如何让公司在激烈的市场中始终发展,基业长青。商业数据分析,是大数据具有商业价值的主要途径。
这也使得“商业数据分析师”成为现在和至少未来十年最稀缺的精英。腾讯、阿里等规模较大的企业也面临着一个严重的问题:虽然收集了大量的商业数据,但是没有足够的专业人员来分析数据,最大化数据的价值。
由于该领域的高需求,许多人不愿意涉足商业数据分析,以为Excel、Python等工具必须精通,其实不然。商业数据分析师,不需要每个工具都取得很高的造诣,因为它的核心在于“分析数据”和“提供解决问题的方法”,具体实现由更细分的专业人员执行。
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