热文荐读丨做数据分析,到底要懂多少业务?

栏目:云星空知识作者:金蝶来源:金蝶云社区发布:2024-09-16浏览:1

热文荐读丨做数据分析,到底要懂多少业务?

小伙们经常听到这样一句话:“数据分析要懂业务!”那到底啥玩意才是业务?懂多少才算懂业务?今天跟大家分享一下。


一、什么是业务

业务是相对于技术和行政来说的,是企业里一种通俗称呼:

  • 财务、后勤、人力等常规部门,统称:行政

  • 开发、数据、运维等技术部门,统称:技术

  • 销售、市场、运营、产品等部门,统称:业务


直观上看,业务就是负责给企业创造价值的部门,而技术、行政,都是支持他们的辅助工。不过,在互联网公司里,会以工作室/项目组的形式,把产品、开发、运营打包在一起干活。这时候业务就特指产品、运营等工作,相对应的,开发、数据就是技术。


二、什么是“懂”业务

懂业务,简单来说就是知道业务在干什么。由于不同行业做的事情差别巨大。因此,懂业务,并不是一个唯一的答案,而是分行业来理解的。包括五个层面:

  • 第一层:这个行业是做什么的(商品?客户?经营方式?)

  • 第二层:这个公司在行业里是什么地位(榜一大哥?跟班小弟?)

  • 第三层:这个公司的是怎么分工的,各自负责哪一块?

  • 第四层:具体到部门(销售、市场、运营……)是怎么工作的?

  • 第五层:具体到一项工作(运营活动、市场策划……)是怎么开展的?


三、为什么要懂业务

很多新手会好奇:做数据的,明明用的是SQL、Python、BI工具,学的是统计学、运筹学、算法,为啥要懂行业呢?这里有三个重要原因。


1、要分析的问题,从业务里来。


日常分析的问题,经常是:

  • 为什么转化率低了?
  • 为什么DAU降了?
  • 为什么活动不达标?

起码得先知道:

  • 到底是什么APP?
  • 转化的是什么产品?
  • 转化的流程有几步?
  • 活动规则是啥?怎么推广的?


才能分析出原因,不然怎么分析呢?


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2、要使用的数据,从业务里来。


数据不是天上掉下来的,而是业务流程里采集来的。不同的流程,采集到的数据也不一样,不了解业务流程,很有可能连数据都没有,更不要谈分析了。


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3、选择分析方法,要贴业务实际。


很多新手不懂业务,胡乱分析,闹得笑话能有一箩筐

  • “我发现二月份销售很差,得赶紧改进!”

  • “我用回归模型+逐步回归法,发现优惠力度越大,用户买得越多!”

  • “我通过聚类模型,发现我们的用户70%都只有1次消费yeah!”

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这种结论,经常被业务部门同事喷,“废话!”“没有用!”“我早知道了!”总之,不结合业务,做数据分析的就和古代的酸秀才一样,满口之乎者也,办事百无一用。


所以说:懂业务是必须的。但是这么多东西,要怎么一步步弄懂呢?


四、如何做到懂业务?

业务的无层次中,第一二层,是相对基础和固定的。一段时间内,市场上的行业分类不会有大变化,比如传统行业常见分类如下图。


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因此,这些基础行业信息,可以通过行业报告和行业新闻来关注。大家都对互联网很感兴趣,可以关注:36kr、虎嗅等行业新闻多的网站,或者从艾瑞、易观等行业研究网站下载行业报告,补充基础知识。


第三四五层,则和具体的公司有关系。需要大家在日常工作中多总结,多观察。不过,互联网和传统企业,都有一些相对固定的业务场景。有兴趣的话,后边我慢慢分享哦。


五、特别注意

要注意的是,很多比如微信、淘宝、美团、抖音这种超级APP,它们都属于平台型App,里边其实包含了很多种业务。并非是单一业务(如下图)。


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因此,不能简单地认为:电商就是卖货的,开直播就是宰榜一大哥的。某东平台,也不是大强子寄快递,奶茶妹当客服……虽然我们作为消费者,只使用了其中一种服务,但平台本身是很丰富的。


想理解其内部是怎么分工的,有两种方法:

  • 搜《XX公司组织架构调整》《XX公司变动》这种关键词,一般大公司的架构调整,都会发新闻,新闻中会介绍该公司内部分了几个事业部,大概是做什么的。
  • 上求职网站,搜XX公司下边岗位,重点看有哪些业务部门在招人,然后再拿着这些业务部门的名字,一个个搜:这个部门是做什么的。


这样信息收集的多,也就了解越多了。虽然过程很辛苦,但是为了进大厂,还是值得的。


延伸阅读


如何梳理指标体系?——数据分析师7大技能https://wenku.my7c.com/article/299841066889453824
如何构造标签?——数据分析师7大技能https://wenku.my7c.com/article/299840175817957888
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文章来源:微信公众号【码工小熊】




内容很详细


一看就知道是行家,内容很实用,对于刚从事数据分析师岗位有很好的借鉴。


业务数据化,数据业务化

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