数据分析能力是未来职场人的分水岭

Posted 2021-04-27 大数据DT

只有专业的数据分析师才需要学数据分析？

错了，对数据保持敏感，是每个职场人都应该具备的能力。

如何将纷繁复杂的Excel表格变成有信息、有价值的图表？

如何学会用数据说话，懂得利用数据让自己的表达更有说服力？

如何从海量的数据中窥视背后的业务逻辑，寻找新的业务增长点，及时发现潜在的问题？

……

数据分析除了可以帮助你拓展个人专业能力，也会助你在职场上走的更远。

下面的一个真实案例将会告诉你：懂得如何使用&解读数据，会让你的能力有多大突破，对业务有多大帮助。

背景介绍：

• 坐标：上海 | 工作时间：1年

• 毕业院校：上海某一本电商专业

• 现任职位：某top生鲜电商类目运营

毕业刚工作时，我进入一家生鲜类电商公司工作，跟着零食类目的运营负责人做助理。

当时我的导师是小白姐，一个数据分析师出身的类目主管，接手零食类目管理1年，就帮公司把销售额翻了一倍，还搭建了好多科学化、数据化管理的体系，大家的“人效”都提高不少。

01 销售额提升分析，有哪些你想不到的套路

刚接手的时候，小白姐跟我说公司最近零食类商品发展不错，但是肉类零食那块离目标比较远，让我分析研究下该怎么提升销售额。

我当时的第一想法是把这个类目下所有商品的年销售额拉出来，哪个商品卖的不好，就把它换掉就行。

我花了一个下午，整理出肉类零食的年销售额，搞了一张商品清单，把所有销售额排在后30%的商品都列上去了。

列完清单，感觉好像还不太够，会不会有些商品是受季节影响，只在旺季卖的好呢？于是，我又拉了另一张表格，看了看每个商品分季度的销售情况，把其中四个季度销量都排名靠后的商品挑出来。

数据整理好了，表也列完了，但是要怎么调整，我却发了愁。考虑了整体销售额和季度的影响，但总觉得漏了很多东西，只能转而向小白姐求助。

小白姐看到这个清单就笑了：“能想到细分到具体商品，看销售额低的原因，说明你还是有点分析意识的，就是太简单直接了点。而且为什么要淘汰最后的30%呢？依据是什么？”

说着，她随手画了张图：

看完这个，我整体的思路就清晰多了，从销售额的各个环节去拆解，再结合数据，我就能知道到底是流量不足，还是吸引力不够，转化率过低，或者是商品单价的问题。

小白姐又说，“别着急，这还只是第一步。你不是想知道，哪些商品应该淘汰、哪些该重点发展吗？给你介绍一个二八分布原则和ABC诊断法。”

“这是我之前看过的一个零食品类，发现它并不符合二八原则，用了45%的商品，才贡献了80%的营收。”

这就可能说明：

1.品类中的低效商品太多了，这时候你就可以再根据商品日均销量、销售额来评估，哪些是低效商品了。

2.当然还得注意，造成整个品类看上去低效的原因可能有很多，最终我们不一定是要淘汰尾部商品，比如还有可能是：头部动销商品缺货、订货到货有问题，或者整体类目的定价不合理，造成各段商品都缺乏价格竞争力等等。

听完这个，我只从销售额这一个维度去分析也是片面的，有些产品销售额低可能只是定价低，但是整体销量大，对于拉新的效果非常好。

做电商、管类目并不是那么简单，对自己的商品、运营数据要做到条分缕析、了然于心。从目标制定，到监控，到复盘诊断，再到结构优化，每一步都有学问，要仔细钻研的地方有很多。

02 做好数据分析，必须掌握的几项技能

今年双十二，老板让我们搞一套监控分析体系，及时总结得失，让做活动不再变成白花钱。

接到这个任务的我其实一头雾水，小白姐说：“没事，我也有过当新人的时候，慢慢来。不过，如果想要解决业务的实际问题，得出业务的机会和风险，「数据分析」的能力是每一个人都必须具备的。”

想要更好的分析数据，利用数据，不但需要有好的数据思维，懂数据相关的理论知识、技能技法，更重要的是要具备业务 Sense，还要有足够强的学习能力。

单独拿技能层来讲，就包括各类数据分析的方法：

比如指标树拆解法、多维矩阵分析法，分析中也要会用多种工具，比如Excel、SQL、Python等等。

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<12月19日 周三 20:00>

直播讲师

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毛一凡  网易严选资深数据产品策划

从0到1的搭建了面向商品运营的数据平台

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直播大纲

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1、数据产品=数据分析+产品策划？

— 大数据时代的到来

— 数据产品（人+系统）

2、数据痛点与产品设计（案例分享）

— 电商业务中的数据痛点

— 分析思路的可视化

3、数据洞察与数据赋能（宏观探讨）

— 《商业智能》读书分析：数据时代的商业模式变革

— 数据赋能的困难之处

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