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参考超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析业务需求技术支持产品的出现。 如果把职业也当成一个产品也有类似的分析 其中业务也就是领域即这个业务领域的特点与需求譬如金融领域的风控模型、营销领域的生命周期、广告领域的点击率预估等各有各的特色。一般而言成为某一个领域的数据专家会更为有发展不要频繁的跨越行业。 技术对应路线,实现这个产品路线可以分为哪些阶段以及每个阶段的实现方法 不同业务领域的数据分析师规划
由于领域各有各的特点本文不对领域进行扩展后期会对各个领域的数据分析进行专题介绍。
技术维度的数据分析师规划
技术路线大致可以划分成四大方向数据分析数据挖掘数据产品数据工程。
一数据分析/数据运营/商业分析
这是业务方向的数据分析师。 绝大部分人都是从这个岗位开始自己的数据之路也是基数最大的岗位。这里更多指互联网行业偏业务的数据分析师一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。
这类岗位的职位描述一般是 负责和支撑各部门相关的报表 建立和优化指标体系 监控数据的波动和异常找出问题 优化和驱动业务推动数据化运营 找出可增长的市场或产品优化空间 输出专题分析报告 但不少业务端的数据分析师主要工作只做第一点基本是跑SQL做报表成了业务端的表哥。为了避免成为表哥作为数据分析师要对报表中的指标进行进一步的分析。最常见的就是5W2h分析。
数据分析师-找到问题的原因
以活跃指标的下跌举例 活跃指标下跌了多少是属于合理的数据波动还是突发式(what) 什么时候开始的下跌(when) 是整体的活跃用户下跌还是部分用户(who) 为什么下跌是产品版本还是运营失误(why) 怎么解决下跌的问题(how) 这是一套标准的解决思维分别对应what、when、who、why、how每一部分都不是三言两语可以解释清楚。 不要把现象当结论: 发现指标出现下跌是现象不是原因不要把现象作为结论提交这是不合格的数据分析。 进一步分析原因 为什么这个地区的活跃下跌了。是该地渠道是该地竞争对手是该地市场环境这些问题都是细化深入的范畴。并且它们要能以量化解释而不是我认为。 做好了这点才是一个真正的业务端的数据分析师。 这样活跃下跌的问题本质上也是指标问题。什么时候开始下跌哪部分下跌都能转化成对应指标如日活跃用户数新老用户活跃数地区活跃数。 你不能衡量它就无法增长它指的就是指标体系。 数据运营-构建指标体系
指标体系是从不同维度梳理业务把指标有系统地组织起来。简而言之指标体系指标体系所以一个指标不能叫指标体系几个毫无关系的指标也不能叫指标体系。
实际工作中想要准确说清楚一件事是不容易的。例如你在金融公司工作工作中可能会听到这样的对话 “大概有1万多人申请贷款吧” “有很多人都没有申请通过” “感觉咱们的审核太严了”。 同事之间这样闲聊说话没什么问题但是如果是数据分析师在回答业务部门问题的时候就不能这么说了一定要用准确的数据和指标来描述清楚。例如上边的对话可以改成 5月4日新申请贷款用户10450人超目标达成1450人 5月4日当日申请贷款用户10450人当日通过2468人 截至5月6日5月4日申请贷款的10450名用户中有3690人通过申请申请通过率35.31%。 上面通过一个指标“申请通过率”说清楚了申请贷款用户的情况。但是实际工作中往往一个指标没办法解决复杂的业务问题这就需要使用多个指标从不同维度来评估业务也就是使用指标体系。
指标体系可以是业务部门建立但数据分析师也挺合适。一方面他们比数据挖掘这类技术岗位更贴合业务一方面不像业务岗位对数据抓瞎。
数据分析师解决问题的同时将业务数据体系化建立一套指标框架。两者结合这岗位也能称为数据运营。
BI工程师
指标体系如果工程化自动化也就是BI所以数据分析师可以算半个BI分析师这里不包括BI报表开发。BI如果采购第三方数据分析师负责BI没问题如果自有开发那么BI岗技术的色彩更浓厚。
数据分析师的发展方向
管理 数据分析师是一个基础岗位如果专精于业务更适合往管理端发展单纯的工具和技巧很难拉开差距。数据分析的管理岗比较常见的有数据运营经理/总监数据分析经理等相对应的能力是能建立指标体系并且解决日常的各类「为什么」问题。 商业/市场分析 商业/市场分析是另外一个方向更多见于传统行业。你要开一家超市你得考虑哪里开这就要考虑居民密度居民消费能力竞争对手的多寡步行交通距离开车交通距离等。这些数据是宏观的大指标往往靠搜索和调研完成这是和互联网数据分析师最大的差异。 数据挖掘工程师 若往其他分支发展比如数据挖掘工程师则要继续掌握Python和机器学习等。从业务型发展上来的好处是接地气具备商业洞察力天天搞报表怎么可能不熟这点是直接做数据挖掘或者程序员转岗所不具备的。 新人比较普适的发展路线是先成为一位数据分析师。积累相关的经验在一两年后决定往后的发展是数据挖掘还是专精数据分析成为管理岗。 二数据挖掘
数据挖掘技术向的数据岗有些归类在研发部门有些则单独成立数据部门。 数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。
数据挖掘与机器学习的区别 从概念上说数据挖掘Data mining是一种方式机器学习Machine Learning是一门方法/学科。 机器学习主要是有监督和无监督学习和关联规则有监督又可划分成回归和分类它们是从过去的历史数据中学习到一个模型模型可以针对特定问题求解。 两者有区别但也有很多相似的地方如下 机器学习与数据挖掘有什么不同 最优化问题 除此之外还有一个领域属于最优化问题的运筹学。现实中的问题往往有很多约束比如护士排班一共有三班早、中、晚现在要求每班满足最低护士人数每位护士尽量不能连班每位护士不能连续工作5天。每位护士的夜班数要均衡每位护士每月的班数要均衡…这些问题很难用机器学习的方法完成而在最优化领域则有遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。 实际的应用场景中如外卖行业如何寻找骑手效率最大化的最优路径同样属于最优化也是数据挖掘的工作范畴。 数据挖掘工程师除了掌握算法同样需要编程能力去实现不论R、Python、Scala/Java至少掌握一种。模型的实施往往也要求Hadoop/Spark的工程实践经验精通SQL/Hive是必须的。
常见数据挖掘项目的闭环如下 定义问题 数据抽取 数据清洗 特征选取/特征工程 数据模型 数据验证 迭代优化 单看环节数据挖掘对分析能力没有业务型那么高。这不代表业务不重要尤其在特征选取方面对业务的理解很大程度会影响特征怎么选取进而影响模型质量。用户流失是一个经典的考题如何选取合适的特征预测用户会否流失能够考察对业务是否深刻洞察。
数据挖掘的业务领域一样可以细分。 金融行业的信用模型和风控模型/反欺诈模型、 广告模型的点击预估模型、 电商行业的推荐系统和用户画像系统。 从需求提出到落地数据挖掘工程师除了全程跟进也要熟悉业务。 因为要求高所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。 比如运营希望减少用户流失那么设立一个流失指标现在需要预测用户流失率的模型。 模型可以是数据分析师完成也能是数据挖掘工程师。 最终由数据挖掘团队部署到线上。 数据挖掘分工 在一些公司高级数据分析师会等价于数据挖掘工程师其实行业内对Title并没有严格的标准只是工程能力可以稍弱模型部署由专门的工程团队完成。 数据挖掘工程师往后发展称为算法专家。后者对理论要求更严苛几乎都要阅读国外的前沿论文。方向不局限于简单的分类或者回归还包括图像识别、自然语言处理、智能量化投顾这种复合领域。这里开始会对从业者的学校和学历提出要求名校硕士无疑是一个大优势也有很多人直接做数据挖掘。 深度学习则更前沿它由神经网络发展而来是机器学习的一个子集。因为各类框架开枝散叶诸多模型百花齐放也可以算一个全新的分支。除了要求熟悉TensorFlow, Caffe, MXNet等深度学习框架对模型的应用和调参也是必备的后者往往是划分普通人和大牛的天堑。 算法专家和深度学习专家薪资level会更高一级一般对应于业务型的数据运营/分析总监。 数据科学家是上述岗位的最终形态之一要么理论能力非常强往往担任研究院的一把手。要么工程能力突出上述的系统都能完成平台化的部署。 三数据产品
这个岗位比较新兴它有两种理解 一种是具备强数据分析能力的PM 一种是公司数据产品的规划者。 具备强数据分析能力的PM 以数据导向优化和改进产品。在产品强势的公司数据分析也会划归到产品部门甚至运营也属于产品部。这类产品经理有更多的机会接触业务属于顺便把分析师的活也干了一专多能的典型。 他们会运用不同的数据源对用户的行为特征分析和挖掘达到改进产品。最典型的场景就是AB测试。大到页面布局、路径规划、小到按钮的颜色和样式均可以通过数据指标评估。 俗话说再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。此类数据产品经理更多是注重数据分析能力擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 公司数据产品的规划者 后者是真正意义上的数据产品经理。在公司迈大迈强后数据量与日俱增此时会有不少数据相关的产品项目包括大数据平台、埋点采集系统、BI、推荐系统、广告平台等。这些当然也是产品自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期乃至落地。 我们不妨看几个数据产品经理要求 负责大数据产品的设计输出需求文档、产品原型 负责推荐算法的产品策略完成相关推荐及个性化推荐产品的需求分析 负责分析和挖掘用户消费内容的行为数据为改进算法策略提供依据 负责客户端数据需求的对接制定相关埋点规范及口径相关业务指标验证 报表展示工具的落地和应用 和C端注重用户体验不同数据产品更注重整体的分析能力和逻辑。除了产品经理最基础的Axure、Visio、MindManager等工具。往往还需要很多技术型的能力。比如了解BI/DW原理和实施、了解常用的推荐算法、了解机器学习模型等。这也很容易理解C端要求你了解用户需求而在数据端主要用户就是数据。 这当然不是说用户体验不重要拿推荐算法来说除了满足用户最基本的感兴趣也要考虑时效性考虑新兴趣的挖掘考虑无数据时的冷启动问题…这些一样是用户体验只是解决方案也得从数据出发。再多思考一步模型是离线还是实时实时怎么实现它技术细则不用多考虑但你要知道会有这些坑。后端的数据产品如报表用户往往是你隔壁工位的小秦或小路设计得丑一点不要紧要是数据指标口径不统一那才会分分钟骂街。 虽然数据PM需要熟悉各类数据模型、指标、数据挖掘和数据工程的实现但是聚焦点是把它作为一个项目去实现故而不用精通。 数据产品经理是一个比较新兴的岗位所以有丰富经验的从业者并不多我个人认为还是存在比较大的职业缺口。当然也有其他问题一是因为新兴部门负责人本身也没有想好他们能干什么不少数据PM还从事表哥的工作。二是数据产品本身可借鉴的经验不多像APP产品可以下载体验总归有一个学习的过程。然而用户画像、BI、算法策略都是其他公司的内部机密无从参考我就遇到不少对用户画像实现非常感兴趣的数据PM。 从职业发展上看数据分析师做数据产品经理更合适。普通的产品经理对前端、后端的技术栈尚未熟悉何况日新月异的数据栈。这个岗位适合对数据特别感兴趣但是数理天赋不高的职场人那么以沟通、项目管理和需求规划为能力也不错。
四数据工程
数据工程师其实更偏技术从职业道路上看程序员走这条路更开阔。
在很多中小型的公司一方面数据是无序的、缺失的、原始的另外一方面各种业务报表又嗷嗷待哺。没办法分析师只能自己撸起袖子一个人当三个人用。兼做数据清洗ETLBI。
经历过的大概都懂数据分析踏上数据工程的不归路如下 每天都要从五六张表上join那么不妨加工成一张中间表 ETL的依赖关系越来越复杂尝试用kettle/airflow等框架搞定弄个DAG美滋滋 运营部门的周报次次都要这几个指标看看能否做一个自动化BI 数据量逐日增多最近T1的日报需要几个小时完成研究下查询语句的优化 查询语句的优化空间也不大了开始迁移到Hadoop/Spark分布式平台新技术栈的学习 新平台原有的工具也不管用了某大牛说apache上有工具能解决这个问题于是阅读文档 公司部署了私有化的埋点采集数据缺失比较厉害业务部门天天骂娘继续埋Flume/Kafka的坑 等等… 如果分析师在技术方面的灵性不错那么技能点会往技术栈方向迁移。从最初的SQL到了解Hadoop集群、了解presto/impala/spark、了解ELK、了解分布式存储和NoSQL……
这也是一个不错的发展方向因为数据挖掘需要了解算法/模型理论知识要求过高不少硕士和博士还过来抢饭碗自己不擅长容易遇到天花板。选择更底层的工程实现和架构也是出路薪资也不会低于数据挖掘/算法专家。
部分归属到技术部的数据分析师虽然Title叫数据分析其实应该叫数据分析开发工程师很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行那么这就是标准的数据工程路线。
部分公司会将机器学习模型的部署和实现交给数据工程团队这要求数据工程师熟悉sparkMLlib、Mahout此类框架。
数据工程师可以从数据分析师的SQL技能往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。因为数据分析出身与纯技术栈的程序员比思考会更贴合业务比如指标背后的数据模型但是技术底子的薄弱需要弥补。
另外DBA、BI这些传统的数据库从业者也是能按这条路线进阶或者选择数据产品经理方向。
职位总结
以上四个岗位就是数据分析的发展方向它们互有关联如果从整个架构来看
我们可以将其划分为 数据收集—数据加工—数据运营—数据触达。 数据收集负责收集各种各样的原始数据比如用户何时何地做了什么事情。它依赖于埋点采集系统而埋点采集需要收集什么类型数据往往由数据产品经理确定规范还是看公司数据运营和数据分析师也能负责。 收集上来的数据需要存储往往因为高吞吐量需要保证数据和日志的稳定性会采用FlumeKafka如果有实时统计要求也得考虑流数据。这块则是数据工程的范畴包括原始数据的再加工数据清洗都是专门的数据团队完成。 当获得数据后首先第一点是讲各种明细数据加工业务指标没有指标不成方圆这里由数据分析师定义的。有了指标配合各种数据产品输出如用户画像用户标签、BI报表这些数据产品都由数据PM统筹排期…另外一方面数据挖掘工程师和算法专家则凭各种数据建立模型进行实时或离线运算。 模型可能会预测用户会不会购买某个商品可能是做出一系列的推荐可能是判断用户属于哪个类型不一而足。 更上面一层是业务相关数据分析师会监控和分析BI上指标的波动、数据挖掘工程是通过用户反馈数据衡量算法的优劣、数据PM按AB测试的结果改进产品。数据工程师保证系统的稳定。 所有层次一环扣一环每个岗位在其中都发挥特有的作用。 数据工程偏底层技术 数据分析偏上层业务 数据挖掘和数据产品处于中间形态。 不同公司虽然业务形态不一致架构会有差异但是职责不会偏差太大。这也是数据分析为什么会有四个方向。
参考
博客
我所理解的互联网BI数据分析师 增长黑客看这篇就够了。 数据分析师职业规划——数据分析师这个岗位可能近几年会消亡 超详细的数据分析职业规划
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