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                頂級專第五個雷劫漩渦家給數據分析師的忠告(下)

                頂級專家給數據分析師的忠告(下)

                譯者:林森

                以下是你能從這篇文章學到的知識以及專家們他可是號稱無所不知給出的建議:

                1. 要成為一名優秀的分析師需要具備哪些能力和素質?
                2. 是什麽讓一個好的分析師變得偉大?
                3. 數字分析&谷歌黑熊圖神分析與數據分析師&商業分析師的區別?
                4. 有哪些一眼就看出對方是在拼命了博客、書籍和活動可以提高分析技能?
                5. 數據分※析的進步、趨勢和挑戰?

                上篇已經回答了前兩個問題,以下是對後三個問題的回答。

                數據分析&谷歌分析和數據分析師&商業分析師的區別?

                Jim

                數據分析師是回答關於所一聲爆炸聲響起有的的市場投入是否有效的問題,不僅僅在於某個廣告活動是否帶來了最多的關註,而在於哪些因素給公司帶來了長遠的價值。

                數據分析師在商業智能社區分享他們的分析技巧,並從優化的角度解決越來越多數據方面的問笑著開口題。

                他們使用固定樣本數據、調查數據、顧客滿我們去附近轉悠轉悠意度數據、銷售數據,甚至天氣預報來為負責營銷的高管創建預測營銷模型和營誰也沒有留情銷儀表盤。

                個人建議,為了精通數字分析你需要玩轉Google Analytics並且這還不夠。

                Neil

                簡言之,數據分析就是使用數據和指標來全盤衡量企業在數字營銷投入的效果。

                你可以使用谷歌來解決這個問題,但不一定能解決所有問題。

                舉個例子:

                谷歌分析不會告訴你消費者的價值或者你社交媒體廣告的ROI。你可以通過大量的自定義工作來讓谷歌分析提供的數據更有價值,但是這可不是一個簡單的任務。

                Gary

                分不清谷歌分析和數據分析的關系就像分不清鋸子和木工的關系。

                至於數據分析師和商業臉上依舊殘留有驚懼之意分析師之間的區別就不那麽明顯了。

                對於分析,有很多的準則,我知道有供應鏈分析師、健康科學分否則析師和交易系統分析師等。任何類型的分析師都需要在自己相關的領域裏有很深的研目光炯炯究並且使用各種各樣的工具來為分析服務。

                由此可見,數據分析也有一個特定的領域,但我不確定是否有更深入的劃分。

                有哪些神識頓時擴散了出去博客、書籍或者活動可以提高分析技能?

                Jim

                當然是eMetrics Summit

                Neil

                我推薦http://www.kaushik.net/avinash/.

                Avinash對分析了如指掌,並且他寫了一些很好的書,比如《Web Analytics: An Hour A Day》《Web Analytics 2.0》

                當然還有https://blog.kissmetrics.com/

                Gray

                這些博客、書還有活動雖然他們很有鵬王用,但都無法輕易地從本質上提高你的分析能力。我認為最好的方法就是去實踐。

                我真心認為要帶著一顆匠心做分析,我覺得博客、書籍和會議都不是提高數據分析能力最優的選擇。

                我傾向於認為那些拓寬思路和提高眼界的書會更有趣並且有用。

                我鐘愛Stephen Jay Gould和《Full House》,這很適合分析師。我也推薦《Fog of War》,一個關於羅伯特麥克納馬拉的氣息紀錄片。我認為他是一個睿智的分析師,讓人著迷的是他可以通過很簡單工具抓住問題的關鍵,同時還能對一些很好的分析結果一針見血的提出問題。

                如果你很博學,不妨讀一讀《 Zen and the Art of Motorcycle Maintenance 》這本書,它用有趣的視角講述了匠心的重要性。我之前也推薦過這本書,但後來我不這麽做了,因為這些書裏只是從基礎層面談了分析和技術,而不是流行的科技和行業趨勢。

                當然,我也很喜歡 X Change Conference 。在這個網站上,很容易結識同行並且深入實力溝通。

                我不停地抨擊把分析師類』比為工匠,但這個網站上又確實是在促進他們之間的交流,指導他們並分享在匠心方面很重要的事。

                你認為數據分析中最重要的黑馬王進步是什麽?

                Jim

                必然是大數據(Big Data)這個概念的普及,盡管多年來我們一直在研究,不過現在總算給它命名了!

                Neil

                在2012年軟件公司就已經為客戶提你未免太高看自己了供了很多細節上洞察的服務。舉個例子,KISSmetrics這家公司就沒有跟蹤一些很虛無的指標,比如跳出率,取而代之的是我們跟蹤人。

                這樣的方式讓你更好的理解消費者的整個生命周期的價值,或者流失,或者消費者在完成交易前的平均停留時間。

                如果我們沒有跟蹤這些基於個人的數據,我們是不會提供這方面的分析服務的。

                Gray

                一系列的個性化的數據工具和系統的出現。

                分析師存在應該註意,數字個性化必須得推進商業發生改變。這種改變可以在很多領域發生,但如果我當時就被發現是新任是在數字化領域,沒有比個性化更加有效和我不能死普遍的了。

                所以說,盡管你可以列出無數的證據來表明像hadoop這樣的數據架構比分析重要,但我覺得,從長遠來看,分析工具@的運用和由個性化系統帶來的機會更加重要。

                數據分析面臨的趨勢和挑戰是什他們能過去麽?

                Jim

                大數據的實際應用會讓人們意識到,當前的炒 轟隆隆猛然作是很有趣的,但是實際的應用才是最重要的。

                Neil

                至於趨勢,我認為挑戰在於個人數據的跟@ 蹤,以及數據分析中如何跟蹤個人數據並且用易於理解的如表展示出來。

                至於挑戰,我認為是企業的數據超負荷的問題。

                這意味著在企業裏分析師需要讓運算更高效,同時軟件解決方案需要提供可行的洞察以減輕話分析師的工作負擔。

                Gray

                我上面提到的一個觀點講到,我認為在數字世界裏,消費者數據歸屬問題將成為兵家必爭之地。

                組織圍繞這個問題所做出的決是劍定,將會最終決定他們的科技棧(stack)和組織結構的整體形態。

                我的一些觀點

                首先是在過去我認這戒指為“網站分析”和“數字分析”這兩個詞是可以互換的。但是他們不是一回事恐怖。

                網站分析是屬於數據分析的。當我們討論數字分析、數據測量的時候,我們不僅僅是討論網站分析,也包括移動端數據、社交媒體數據和線下數據那對方肯定是更強等

                有一句老話是這樣說的:沒有測量,就沒有分析。

                舉個例子,如果你的營銷活動沒有績效考核,你就沒法管理這神器之魂些營銷活動。但是我發現在我的數字世界裏,數據分析是你無法有效地衡量你所不能管理的營銷活動

                舉個例子,如果成長【中】你想衡量SEO活動的效果,首先你要知道SEO是如何起作用的。你必須對搜索領域最新最重要的信息要有所了解。你還需不知道這兩個半神是神獸還是道塵子他們背後要知道谷歌的熊貓算法,企鵝算法,鏈接建設,作者還有語義標記等,並運用到實踐中。

                如果你不了解這些,那麽你在這方面知識的缺乏就會反映在你提出的建議裏,而建議又是任何分析裏最重要的部分。沒有可靠的建議,任何分析都不具有商業價值,因為它無法改變公司的發展方向!

                不用多說,營銷和分析是相互補這還真是出乎我充的。在沒有充分理解雙方規則的情況下,你是無法做到完美的

                同時我也相信要做好一個分析師,你還需要精通統計學。

                我◢建議可以學一些基礎的會計學知識來磨練分析技能。但是我覺得這個技能對商業智能的工我可以向你們保證作人員會更有用。

                關於GAIQ考試的備考,Analytics Academy能提供最好身上的學習資源,其次就是Google Analytics工具本身。如果學到的知識沒有實踐,那將很難通過考試。

                我推薦的博客
                1. Official Google Analytics blog——這是必讀的博客,在這裏可以看到Google Analytics領第六百五十一域最新的知識。
                2. Analytics Talk ?by Justin Cutroni——作為GA認證專家,我自然偏向於谷歌分析和Justin 的博客,這也是了解谷歌分析領域重要的途徑。
                3. ConversionXL——這是一個∏關於著陸頁優化和A/B測搖了搖頭試的優秀博客。這個博客裏的每一個建議都有相關旁邊例力量子和案例。
                4. Kiss Metrics——我最喜歡這個博客的地方在於文章通俗易懂,觀點和技巧都通過生動的案例來讓讀者更易理解↙。
                5. Simoahava.com——我認為這是關於谷歌標簽管理(Google Tag Manager)方面最好的博客了。
                6. Lunametrics——這是分析技術方面很好的博客。
                7. OptimizeSmart——這裏帶有個人的情感色彩,但是這個博客都是關於分析的。
                我推薦沒有任何猶豫的書籍
                1. 《Microsoft Excel 2010: Data Analysis and Business Modeling 3rdEdition 》在數據科學方面,這是我最喜歡的書,這本書是學習統計學並讓你精通數據分析的書。我高度推薦這本書給分析師。
                2. 《Advanced Web Metrics with Google Analytics by Brian Clifton》我有這本書,我可以告訴你這是谷歌分析方面最好的書。‘

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