老板问的指标都记不住,还想做百万年薪数据分析师?

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数据分析师 作者:单元明

作为一个数据分析师,你有没有经常遇到过这种情况,老板开会常常问你,今天的UV、PV、注册转化率、购买率…….是多少?

一般情况下,普通数据分析师会说,“老板等一下,我看下报表。”但是优秀的数据分析师回答一定是,“老板,昨天我们的转化率是80%,今天是70%,我们分析认为原因是昨天我们新上线了一个新流程,我们应该优化这一步的产品设计。”

看,这就是学渣和学霸的区别。老板问的指标都记不住,还想做百万年薪数据分析师?

但是公司有那么多指标,需要全部记住吗?怎么才能在与老板回答中,游刃有余的应对?怎么才能在实际的业务中,通过熟记指标增加对业务的熟悉程度,提供更有效的数据支持,帮助公司更好的规划战略,定位产品。

一 需要关注哪些关键指标?

作分析除了需要各种软硬通用的能力,比如统计,编程,算法,忽悠等,还得对公司的业务非常熟需。从分析的角度看,增加业务的熟悉程度最直接有效的办法就是记指标。如果不看报表,下面这些问题有几个能立即回答出来?

  • 公司平均每天/每周/每月营业额,活跃量,流量大小
  • 周末和周中一般差别
  • 早上,中午,晚上用户关键差别,活跃数,流量
  • 北京和上海,各主要地域的市场份额,消费能力,平均每用户营业额
  • 公司下个季度预期增长率,预期今年的营业额
  • 桌面和移动的活跃比例,收入比
  • web和app的比例
  • 免费用户和付费用户比例、主要差异、80%的营业额由前百分之几的用户提供
  • 主要漏斗,如注册,登录,付费,提交等,每一步的转化率,流失率
  • 主要产品的客户留存。获取用户的成本,用户的生命周期价值
  • 公司平均每天/每周/每月营业额,活跃量,流量大小
  • 周末和周中一般差别

上述这些指标,很多互联网公司都有,但能不能记住,是区别一个分析师水平的重要方面。好的分析师,这些都烂熟于心,几乎成为了第二本能。

二 熟记关键指标,有哪些好处?

熟记关键的指标,在看到异常波动时,才会敏感的察觉有地方不对,也就是我们通常说的“感觉”。这一点在公司人与人交互中尤其有效,因为交互是实时性的,需要有立即的反应。

比如开会中讨论新的方案,需要立即指出可能存在的问题,并给出质疑的原因和证据,引导会议成员的思路并提出解决方案。而如果对业务指标不熟悉,很难有这种感觉,或者就算有所察觉,但因为不够熟悉不够自信,就需要去翻看报表,找到相应的关键指标,前前后后可能需要十几分钟。这在一个人做分析时,没有太大问题,但在会议,讨论等实时性很强的互动中,显然是不合适的.

熟记指标另一个巨大优势是能给分析师带来巨大的可信度。

分析师相比其他职位最大的优势是能接触到数据,海量的数据。在规划战略,定位产品时,很多观点都是基于逻辑推理,行业经验,类比假定,而分析师就有机会提供更加量化的指标,为合理的观点提供强有力的支撑。

所谓事实胜于雄辩,“我们随机抽样,90%用户支持现在的定价”就要比 “一般大家都这个价位” 要有说服力的多。长期进行以量化事实为依据的交互,分析师能赢得很多的信任,从而更有效的领导跨组合作。

三 如何才能记住指标?

那么,如何才能记住指标呢?

别小看指标的数量,虽然是大数据综合提炼而成的统计表征,但指标自身可能也是“大数据”。拿活跃用户这一个指标举例,看过去7天按每天整合,就有7个数据点。如果再按地点北京上海等分类,可能又有10个点,然后再加上设备,渠道,付费级别,参与程度,访问来源等维度,以及互相之前的环比,同比等等,那一个指标变成几千或者几万个数据点轻而易举。

但如果要把这些全记下来,那基本不用干别的活了。比较有效的方法就是抓大放小:

首先,要得是那种大致的感觉,不是银行出纳分厘不差的精确。如果日活是1234567人,那么后面那些具体数字基本上没有太大意义,记一个120万人就可以了。

其次,各种维度记几个主要值就行,比如地区就记北京,上海,广州等。而设备就是安卓苹果,桌面等,不需要背黑莓,win phone等各种小众移动的份额。

最后,优先记整体情况,只有一个维度时的聚合, 如果有时间再看多维度的交叉细分。比如, N天前,北京、 苹果、 付费用户, 这4个维度交叉后的指标可能也有价值,但把不交叉时的主要时间, 地点, 平台, 用户类别的指标记清楚, 覆盖范围要广的多, 记的数量也要小得多.

via:大数据

End.

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