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1 认识数据分析

1.1 什么是商业数据分析？

纽约大学（New York University）曾对商业数据分析专业做过这样的定位： 这是一门研究数据，以商业理论为基础，从数据分析出发，依靠统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为商业创造最大价值

1.2 商业数据分析需要具备的能力

• Business Analysis

  Business Analysis 是以案例分析为主，数据分析为辅的传统商科，大多开设在商学 院下，作为 MBA 的一个分支方向，主要是针对公司整个运营流程、业务发展方向的分析

• Data Analysis

  Data Analysis 和 BA 最为接近，需要掌握基础的 SQL 数据提取、Excel/Python 数据分 析即可。区别在于，BA 作为 manager 和 analyst 之间的桥梁，更需要有一定的沟通能 力和商业嗅觉

• Data Science

  Data Science 以高级建模为主，针对复杂的问题来设计技术解决方案。经常开设在 计算机学院或工程学院下，一般会涉及较深入的计算机编程、统计模型，对技术要 求相对较高

• Management Information System

  MIS 和 BA 有本质的区别，MIS 关注的是整个计算机系统的架构，例如企业数据库的 建立和维护，是利用计算机的基础设施和硬件来处理数据，而 BA 关注的是如何分析 数据

1.3 商业分析师的市场需求

• 整体需求规模 1000W~2000W
• 数据科学家

  主要是 predictive analysis，工作内容以高级建模为主，会针对复杂的问题来设计技术方案， 编程能力的强弱将会成为重要分水岭。

• 经营管理分析

  利用数据分析报告辅助决策支持， 评估历史战略市场表现，制定新的营收及定价策略，与商业团队进行跨职能协作，优化营收管理流程

不同岗位对应不同的能力，但归根结底，分析要落地业务才有意义

2 商业数据分析业务流程

2.1 商业数据分析的三个阶段六个步骤

阶段一：构建问题

• 识别问题——怎么识别问题？核心问题：问题是什么以及这个问题为什么重要？
• 总结发现——怎么总结问题？核心问题：以前是怎么定义和解决这些问题的？

  SCQ 表达法 Situation 情景 Complication 矛盾 Question 问题

阶段二：分析和解决问题

4 步分析和解决问题

• 明确问题核心

  1. 优先考虑工作需求
  2. 契合编程语言技能
  3. 善用 SCQ 思维导图
  4. 巧用关键少数法则

• 围绕假设分析

  1. 以认证假设为目标
  2. 筛选最契合的分析
  3. 灵活应对数据局限

• 制定方案执行

  1. 依据目标出发
  2. 了解执行责任
  3. 初步模拟输出
  4. 契合编程语言

• 问题深入解读

  1. 锻炼良好品质 毅力 创意 智慧
  2. 剖析问题 不局限于常规分析

• 建模 —— 模型是某个现象或问题的一种有目的性的简化呈现

• 收集数据 —— 一手数据、二手数据、结构化数据、非结构化的数据、内部数据、外部数据

• 分析数据 —— 基本方法：对比分析、构成分析、趋势分析、描述型分析、预测性分析、相关性分析

阶段三：传达结果并行动

• 描述问题及其背后的故事、模式、数据的使用以及分析变量之间的关系（可视化）

• 三种传达结果的方式

  • 归纳推理
  • 演绎推理
  • 整体推理

3 商业数据分析师成长之路

3.1 企业内部的数据流转流程及分工

• 数据获取
  • 内部：通过数据埋点获取用户行为 、 交易行为等各类型的数据
  • 外部：通过网络爬虫获取外部相关的数据
• 数据存储
  • 通过数据仓库进行数据的存储一般会分为 ODS 、DWS DWD 、ADS 、 DIM 等数据存储方式
• 数据挖掘
  • 一般会有专门的数据挖掘部门通过算法挖掘数据指标的内部联系大数据分析 、 BI 或算法部门负责完成机器学习的算法实践
• 数据报表
  • BI 根据数仓的底表，结合业务运营的需要建立指标体系并搭建
• 数据可视化
  • BI、商业分析 、业务运营会根据常指标进行运营或经营数据的分析 并将其可使化发现其中的机会点或问题点并改进
• 决策建议
  • 根据前述数据的分析的结果给出业务发展的建议或决策依据 一般由运营 、 BI 、 商业分析等部门来完成

3.2 商业数据分析师的职业选择

• 上游 数据类 如数据仓库、数据科学家、爬虫专家、数据治理专家
• 本职 商业数据分析师 商业数据分析专家
• 下游 策略类 如商业分析 战略分析、策略 运营专家

4 商业分析师技能模型

4.1 数据分析能力

• 数据获取和数据处理

  数据库：SQL、Hadoop、Hive、Python、SPSS、excel… 外部爬虫：Python

• 分析建模

  Python 、 SPSS

• 可视化

  Excel 、 PPT 、tableau、PowerBI、Python

• 分析方法论 - 对比分析 - 构成分析 - 趋势分析

4.2 逻辑思维能力

• 结构化思维

  • 金字塔结构:分类归纳，呈金字塔式结构化。
  • MECE 原则：通过 MECE 原则建立结构化的问题分析模型。
  • 结构化思维：
    • 象限法——BCG 矩阵、RFM 模型，
    • 流程法——漏斗分析、AARRR，
    • 公式法——公式拆解、归因分析、多维分析

• 逻辑思维

  对事物进行观察、 比较 、 分析 、 综合 、 抽象 、 概括 、 判断 、 推理的思维 逻辑思维基础方法是演绎和归纳

  • 逻辑树 将问题分为几个不同的枝干，层层拆解
  • 归纳法 时间顺序、结构顺序、重要性顺序

• 战略思维

  运用抽象思维所形成的若干个相关因素连续地 、 动态地 、 全面地度量这些相关因素的数量变化程度 并找出这些相关因素在数量变化程度上相互影响 、 共同变化的规律性

  • 终局思维 站在未来的角度，修正当前的做法
  • 产业思维 宏观影响、总体概况、竞争状况、驱动因素、发展趋势、启示

4.3 赢得结果能力

• 拿结果能力

  说服业务方或合作伙伴去做某项决策并能够有方法督促其实施 拿到业务结果的能力

• 解决问题能力

  能够站在业务或运营的视角来看问题能够用业务的语言跟业务方沟通

• 项目管理能力

  能够推动相关各方为达成目标而共同协作