數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)越來越重視的資源，與數(shù)據(jù)相關(guān)的職位一般有數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)建模師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理等，那么，平時的知識積累該如何進行呢？除了專業(yè)知識以外，還需要哪方面的知識？
一、根本思路
我們知道，對于公司而言，工作就是創(chuàng)造利益的過程，如果不能得利，那離破產(chǎn)也不遠了，所以，在日常工作中，如何把工作利益最大話，就是我們的根本思路。
利益
既然是如此，那么利益一般來源于哪些方面呢？從時間維度來看，一為短期利益，二為長期利益，短期指得是時間跨度在十年之內(nèi)，比如營銷方式的改進提高業(yè)績，通過科學得分析來控制成本等，長期利益則最長可達百年，這個時候就必須要注重品牌的構(gòu)建，努力把公司打造成百年老店，基業(yè)長青。
思路
我們的目標有了，就是從長遠利益出發(fā)，把活干好，一步一步走，一件事接著一件事干，那么，具體到干活，我們又該以什么樣的思維方式去應(yīng)對呢？我們在平常看書的過程中，經(jīng)常會看到某某思想，當我們看到這些字眼時，心里不自覺就會覺得，好厲害，這就是思想的魅力，只有在掌握解決問題的思路后，才能有的放矢得進行。我們中國古代講“學習”，學什么習呢？學得就是生活習性，學怎么去辦事，學怎么去說話，進而學怎么去生存，這也是“學生”的來歷。
方法
所以，對于任何一個人來講，學就要學到解決思路，而這個思路背后由思想決定，比如我們遇到某件棘手的事，該如何解決？第一步肯定是分析問題的矛盾，看看主要矛盾在什么地方，是資源不夠，是時間不夠，還是投入不夠等，第二步就是解決問題需要哪些條件，這些條件是否具備？拿一件具體的事來講，比如現(xiàn)在網(wǎng)站流量下來了，領(lǐng)導(dǎo)批示，看看做什么事可以把流量搞上去？我們就要分析，主要矛盾在哪？是偶然還是持續(xù)降低？如果是偶然得，跟當前的發(fā)展環(huán)境有沒有關(guān)系？如是持續(xù)，是不是網(wǎng)站的主營業(yè)務(wù)與客戶的需求脫節(jié)了？還是內(nèi)容、排版、字體、顏色等不夠吸引人？接下來為了提高流量，是要多做宣傳，多布渠道以引流？還是改進網(wǎng)站來留住老客戶？如果要做這些，領(lǐng)導(dǎo)支持有多高，起他部門同事合作程度有多高等等。
二、分析基礎(chǔ)
一般分析的基礎(chǔ)以數(shù)學為主，特別是現(xiàn)代的常見挖掘方法，更是以矩陣和概率論為基礎(chǔ)，因此，掌握好這兩門數(shù)學基礎(chǔ)，是至關(guān)重要得！比如我們在R語言里的處理單位，就是以矩陣為主，做標準化處理，做AB測試時，利用方差分析，確定效果的變化是由于本身改動造成得還是概率性得波形造成的等。
概率
概率論的研究對象是樣本，主要想法是用樣本去推測全體，指標一般包含均值、極值、中位數(shù)、眾數(shù)、頻數(shù)，標準差、方差等，這些指標衡量樣本的基本情況，也是我們研究樣本的第一步；樣本的分布包含正態(tài)分布、泊松分布、二次分布等，一般根據(jù)大數(shù)定理及中心極限定理，將大樣本的分布近似成正態(tài)分布，可以按照正態(tài)分布的規(guī)律去分析；樣本估計包含點估計、參數(shù)估計以及區(qū)間估計等，一般置信空間以95%為主，還有以p值為中心的假設(shè)檢驗，這個在下面的分析方法中常見。
所以，掌握好概率論是基礎(chǔ)，只有把每個指標的含義都理解清楚了，才能在分析業(yè)務(wù)時，不至于走錯路。找一本大學常見的數(shù)理統(tǒng)計課本，就可以掌握這些概念。
分析方法
常見的挖掘方法包含分類預(yù)測、聚類、關(guān)聯(lián)和時序分析等。其中分類預(yù)測占據(jù)了挖掘的主要部分，我們在常見的業(yè)務(wù)分析中，分類是人類學習的本能，當我們面對繁瑣的信息時，第一反應(yīng)就是歸類，比如信用違約與否，天氣預(yù)報，銷量的高低等，都可以歸到分類的情況里。而聚類則常用于客戶價值分類、市場細分等，關(guān)聯(lián)算法則常見于推薦等。這些方法會放到以后的文章里相信說明。
業(yè)務(wù)水平
不懂業(yè)務(wù)的分析員不是一個好分析員，哪怕一個人很精通各種模型，但是他不懂業(yè)務(wù)，就很難做出對公司真正有推動力的分析，我在之前的公司就遇到過這樣的團隊，做了一個多月，竟然不知道為何要建立最終的因變量指標，就如分析航空公司的客戶價值，就必須對飛行信息有深入的了解，在選擇消費金額模型時，不能按照簡單得花了多少錢來看，因為一個短程商務(wù)座和一個長程普通座想對航空公司的價值是不一樣的。因此，在做數(shù)據(jù)分析時，一定要把相關(guān)的業(yè)務(wù)指標消化透。
三、相關(guān)工具
俗話說，“欲工其事，必善其器”，所以在做數(shù)據(jù)分析時，必須要求我們掌握一些工具，按重點我分為入門級Excel，登堂級Spss，入室級R/Python，中間的連接通道就是SQL，當然，在工作之余，仍要接觸一些數(shù)據(jù)倉庫之類的知識，或者對可視化感興趣得，也可以學習echarts。
R or Python？
很多同學在學習到這里的時候，不知道該學習哪種語言，其實，就平時工作中得數(shù)據(jù)分析而言，兩種語言都可應(yīng)付，而且兩種語言都是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，學習成本大致相同，兩種語言不同得是，R更側(cè)重于統(tǒng)計分析，而python能干得事情則比較多，爬蟲、分析、可視化更高大上等，而且python是萬能膠水，是常用腳本語言之一，以后的系列文章會介紹R的相關(guān)知識。
四、數(shù)據(jù)產(chǎn)品
數(shù)據(jù)產(chǎn)品是近幾年來剛出來的新概念，也有很多成功案例，就我之前所做的工作來看，有數(shù)據(jù)新聞，有XX大數(shù)據(jù)平臺，有XX分析平臺等，一款產(chǎn)品能不能成功，取決于很多因素，至少當時我們做得數(shù)據(jù)新聞就沒有成功，失敗的原因，總結(jié)來說，仍是市場需求不旺盛，盲目跟從，在資本推動下，做了一次嘗試，那么，數(shù)據(jù)產(chǎn)品如果要成功，它應(yīng)該具備哪些因素呢？
需求
這一塊是根本，在做一款產(chǎn)品前，應(yīng)該用各種辦法，或調(diào)研，或分析，大致估算現(xiàn)在此需求的人數(shù)有多少，愿意為此付費的又有多少，客戶的特征是否明顯？是紅海還是藍海，若有競爭對手，他們的市場份額是多少？競爭力強不強？倘若這塊蛋糕確實還有可分的余地，那么再進入不遲。
迭代
迭代是產(chǎn)品成功的保證，實事求是是解決痛點的最佳態(tài)度，一款產(chǎn)品好不好，能不能叫賣，必須把它扔在市場上去接受考驗，剛開始功能可能不用多，只要含有核心功能就可以，而且一款產(chǎn)品，賣點最好控制在兩個以內(nèi)，至于剩下的功能、板式等，可以根據(jù)后續(xù)的市場反饋逐步增加，沒有任何一款產(chǎn)品，剛出來就會把所有功能都加上去。
公司支持
這里包含三個層面，第一，此款產(chǎn)品在公司的戰(zhàn)略規(guī)劃中，起什么作用，是排頭兵攻城略地，是戰(zhàn)略儲備以做轉(zhuǎn)型需要，還是煙霧彈忽悠敵手？第二，高層對產(chǎn)品的態(tài)度，允許犯錯的次數(shù)，允許盈利的時間，都會對產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)出有影響；第三，同事的支持，比如一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，可能牽扯到的職位有需求分析師，他們掌控需求的規(guī)模和緊迫程度，數(shù)據(jù)分析師，該放哪些指標，哪些該放到關(guān)鍵位置，哪些可以隱藏等，數(shù)據(jù)挖掘/建模師，一些綜合性的指標，特別牽扯到實用的模型時就需要這兩個部門的人合作才能做出來，數(shù)據(jù)采集部門的同事，他們負責抓去數(shù)據(jù)，存儲數(shù)據(jù)，美工部門的同事，他們負責產(chǎn)品的形象設(shè)計，最終還需要產(chǎn)品經(jīng)理，統(tǒng)籌規(guī)劃，保證項目的進度等，若這些部門的同事都彼此熟悉，合作愉快，那么一款成功產(chǎn)品的誕生，就有了成功的可能性。
其他感悟
做為一名數(shù)據(jù)分析人員，光關(guān)注本身的技術(shù)是提高不了自己的，除了自己的專業(yè)書以外，如國際國內(nèi)形勢、政策法規(guī)、國家戰(zhàn)略、各國歷史、傳統(tǒng)文化、經(jīng)濟金融、心理學、社會學、甚至詩詞歌賦都可以涉獵，這些可以充分保證在分析問題的時候，不會局限于某一個點，而是會充分聯(lián)想，視野開闊得去看待問題，以一種發(fā)展的眼光去迎接挑戰(zhàn)，至于這一章談到的各類內(nèi)容，我會在后續(xù)的文章中推薦一些我看過的書。
做一個知識廣闊，視野開闊，心胸亦寬廣的人，所有問題，最終都是人的問題，現(xiàn)代企業(yè)里，產(chǎn)品要懂數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)要懂產(chǎn)品，所謂的數(shù)據(jù)分析師、建模師、挖掘師、產(chǎn)品經(jīng)理職責的界限越來越模糊，大家的共同目標就是把利潤提上去，如此相得益彰，方能基業(yè)常青！
