每个人都可以成为数据分析师，没错你也可以

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如果你不认为自己有数据素养，那么你并不孤单。尽管我们处于大数据时代，但今天许多专业人士都不愿意在日常工作中使用数据。事实上，最近在 Wikibon 的 “大数据：Hadoop，业务分析和超越” 中说明了这一巨大的数据技能差距，该数据警告称美国可能“面临 140,000 至 190,000 人的短缺，具有深厚的分析能力以及 1.5 拥有专业知识的百万经理和分析师将在 2018 年之前使用大数据分析做出有效决策。

无论你的职业如何，你都可以开始弥合这一差距。采取最小的步骤来学习如何使用数据将更具洞察力，更高效，并赢得影响业务并可以提高绩效的人的声誉。
 

1. 不要让数字吓到你。
 

如果不熟悉 Excel 或不喜欢使用数字，那么很容易将数据推送出去。但是，每个专业人员需要达到的数字和数据都有一定的基本舒适度。首先查看可以获得的最基本的商业号码 - 也许是每个渠道合作伙伴的公司收入数字或公司网站接收的访问者数量。
 

通过探索重要的数字和指标来克服自己与数据之间的距离，让自己动手 - 谁知道，你甚至可能对它产生兴趣。如果确实发现的兴趣被激发，可能需要一些时间来查看一个自定进度的在线课程，该课程专为想要了解如何构建，可视化和操纵数据的人而设计。
 

2. 保持简单。
 

试图了解公司数据的最大份额是可以犯的最大错误之一。人们常常痛苦地分析数百种产品或客户或地区。几乎不可能识别超过五到七组的数据模式。寻找制作群组的方法，即按产品颜色，价格点或产品系列类型。问问自己：分类如何简化我的分析？
 

3. 找到公司的 80/20
 

在学习如何更聪明，更努力地工作时，数据是你的盟友。80/20 规则表明，执行的活动中有 20％占结果的 80％。如果可以使用数据来识别驱动大部分结果的少数操作，那么可以集中精力发挥更大的影响力。
 

太多的人在任务之间平均分配时间，并且在尝试做太多事情时不知所措。例如，如果一名网络营销人员，并且对网站中流量最大的三个部分（并且专注于这些领域）进行了调整，那么这会对效果产生巨大影响。
 

4. 跟踪一段时间内的趋势。
 

可以通过识别一些关键统计信息（例如平均销售价格或每位客户的收入）来强制与业务保持一致，并强制自己跟踪它们。很快，将看到数据中的模式并更早地识别趋势。在一周内似乎没有太大变化的趋势可能会在三到六个月内发生显着变化。跟踪随着时间的推移为提供强大的见解，帮助改善业务，使成为公司的宝贵财富。
 

5. 问自己一些棘手的问题。
 

即使你的老板没有要求它，也要问问自己：我应该从这项活动中获得什么样的投资回报，以及我如何衡量我实际得到的回报？创建一个假设并按照数据查看结果。例如，如果要推出新的营销广告系列来替换旧广告系列，请寻找机会来测试新广告系列与旧广告系列。选择一个城市并将旧广告系列的一半发送给旧广告系列，将其中一半发送给新广告系列，以衡量每个广告系列的效果。
 

如果跟踪和跟踪数据并且可以引用基于统计数据的结果，那么它将使成为具有良好决策能力的知情且专注的个人。事实上，即使没有获得在测试中寻找的结果，可以指向数据驱动的洞察力这一事实将使的老板将视为能够影响业务并提高绩效的人。
 

随着习惯使用数据，可以尝试使用中级到高级工具，这些工具可以帮助深入了解各种信息池。一旦看到数据提供有意义的见解并且获得了增强性能的认可，就会被吸引住！幸运的是，可以做的数据分析数量没有尽头。在今天的数据驱动时代，天空真的是极限！
来源：CPDA数据分析师

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