数据分析师.docx

大家都知道，数据分析其实就是指用适当的统计方法对收集来的大量一手和二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用，是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数分析数据，不做井底之蛙。
三、下切思维
        数据是一个过程的结果反映，怎样通过看数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相，需要我们下切思维，把事物切细了分析，把过程拆分细了分析。此时 关键是要知道数据的构成、分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。也就是说那些数据需要分解分析？这也如同 显微镜原理
四、求同思维
        当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的表象背后，找出其有共同规律的特点。 关键是找到共性的东西进行分析，还要客观。 实际上就如同：现在的整体数据表现出什么问题？是否有规律可行？
 
五、求异思维
        每一个数据都有相似之处，同时，我们也要看到他们不同的地方，特殊的地方 。这就需要对实际情况的了解，对日常情况的积累，对个体情况的了解，对个体主观因素的分析。 正如：你了解你的下属员工吗？如何帮助她们分析问题，从自身找到解决方案。
六、抽离思维
       当你从一个旁观者的角度不思考看待数据时，你往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节并没有太多的意义，我们迷失方向，忘记了自己的价值，同时深受情绪困扰。这时，你用用抽离思维更加能够帮助到你。 关键是要用多种分析方法，多角度看问题，不要钻牛角尖，多学习别人的好方法，学会集思广益，发散性思维。比如说：你的学习能力和方法有效吗？
七、联合思维
        很多销售数据，需要我们能站在当事人的角度去思考和分析，这样你才会理解人、事、物。 关键在与多了解当事人的情况，学会换位思考。 比如：你了解你周边的情况吗？你了解你周围的人吗？
八、离开思维
        通过，数据分析，你发现你处在一个不太有利的地位，那么，此时，你就要有离开思维去替你想办法，离开困境 。 关键是学会自我调节，自我放松。 实际情况如：遇到难解的结，你怎么办？
九、接近思维
        怎样达成目标，实现销售增长，这时候你需要接近思维来帮助你 。 关键是多接触你要解决的问题，花时间分析，你要的是方案，不是问题。 实际情况如：你在做选择题还是问答题？责任点在哪？
十、理解层次
        问题发现是第一步，要怎样分析问题，找到真正的原因，那么熟练的运用理解层次 。关键是：你需要熟悉客观环境，员工的能力、行为的规律、他需要什么？实际情况如：你能够分析到哪一步？
车品觉：当数据成为产品,遍地黄金的到来
发表于 2014-10-10 22:29 来源：大数据
       
        2014年1月，当谷歌宣布以32亿美元收购NestLabs的时候，所有人都觉得拉里·佩吉（LarryPage）疯了，谷歌竟然收购一家恒温器和烟感器的设备生产商。事实上，Nest在谷歌的平台之上，很可能会创造或者颠覆一个价值数十亿美元的市场。这一判断是建立在“家居数据平台”的基础之上的，随着使用Nest的家庭越来越多，家庭消费习惯的数据将对于供电，家电等等行业提供有趣的指引。
        一个小小的温度调节器厂商，通过智能化，撬动了32亿美元的估值，这是令所有人惊讶的事实。这意味着新一轮高增长的开端。这就是未来大数据“遍地黄金”的最佳例证。
        很多人都在说，大数据有着无限的前景以及钱景。但是大数据的价值到底在哪里呢？为什么很多人提到大数据，都觉得那是在“讲故事”，“离我们还很远”呢？数据距离我们并不遥远，过去的数十年，很多行业走向了“信息化”，未来的十年将是“数据化”的十年。我所说的“遍地黄金”也就是指未来无所不在的数据化可能。
“遍地黄金”在哪儿？
        什么是产品数据化呢？是以产品为立足点，寻找产品元素或者生产流程中，产生数据、运用数据的机会，把数据在产品中体现出来，就是产品的数据化。
        比如，大众点评APP可以通过收集用户点餐的数据，了解用户的用餐喜好、用餐时间和常去的酒馆，进而可以将数据代入到用户推荐系统之中，让订餐更为精准、有效、快速。南方电网通过运营数据，让电网更加省电。物流业通过运营数据，让物流变得更高效更便宜。百货业正在“数据化”的进程中，如果银泰百货了解到商场会员的兴趣爱好，逛街的时间点，从哪儿来，往哪儿去，就可以从中寻找到巨大的商业机会点。
        巴西足球比赛也是如此。当德国队将每一位球员的状态数据化之后，教练获得了更多的信息，有助于帮助他判断球员的上下场时间