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你的职业规划是否经得起数据分析?

2017年09月28日 10:03 编辑: 经理人网

最近有不少同学在后台问我数据分析的职业发展相关,这里先列一个简易大纲。它更多是以我所在的互联网行业展开的。

入门和职业规划应该从两个角度考虑:领域和路线。

领域是不少新人常忽略的要素,其实数据分析不会脱离业务存在。你进入哪个行业,很大程度会决定你初期的技能树和技能点。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。

如果是一位应届生,不妨多了解自己感兴趣的领域,和专业相关是最好的,并且积累相关的经验,为面试做准备。

如果已经有一定行业履历,只是想要转岗数据分析师,那么跨岗不跨行,避免跳到一个陌生的领域。

领域经验太宽泛,我给不了太多的指点,主要也就三点:1.自己感兴趣的,2.自己擅长的,3.有钱途的。从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。

而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。

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。

因为基数大,所以这类岗位通常鱼龙混杂。有些虽然叫数据分析师,但是每天只需要和Excel打交道,完成leader布置的表格整理工作就行。混个几年,成为一位数据分析主管,给下面的新人继续布置Excel任务。

又有一种数据分析师,岗位职责要求你掌握常用的机器学习算法,面试首先推导一个决策树或者逻辑回归。入职后也是各类代码,和分析打交道的情况不多。

都叫数据分析师,其实天差地别。

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;

实际情况是,不少业务端的数据分析师,主要工作只做第一点。别管它用汇总、分析、数据支持什么修饰词,基本是跑SQL,做报表。硬生生活成了业务端的表哥。

这是很常见的情况,也是入门新人的第一个坑。因为从头到尾,这类分析师,都没有解决问题。

业务部门往往更关心,某个指标为什么下跌或者上升。产品的用户是什么样的?怎么能更好的完成自己的KPI。

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?

什么时候开始的下跌?

是整体的活跃用户下跌,还是部分用户?

为什么下跌?是产品版本,还是运营失误?

怎么解决下跌的问题

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。不要看它简单,例如你通过多维分析,发现某个地区的活跃下跌了,不要急着把它作为分析的结论,这是不合格的数据分析。某地区的活跃下跌,只是现象,不是原因,把它作为结论提交,肯定会被骂的。

你要解决的是,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。

当然,这一点看的是leader。leader能否带你进入业务分析的大门,决定你将来是不是成为一个表哥。新人切记切记。

解决问题是一方面工作,另外一方面,数据分析师的职责是将业务数据体系化,建立一套指标框架。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。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。

两者结合,这岗位也能称为数据运营。

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。

数据分析思维和业务的理解,是分析师赖以生存的技能。很多时候,工具是锦上添花的作用。掌握Excel+SQL/hive,了解描述统计学,知道常见的可视化表达,足够完成大部分任务。机器学习这类能力,对此类数据分析师不是必须的,Python也一样,只是加分项。毕竟为什么下跌,你无法用数据挖掘解答。

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。

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。

学习资料:

这里对学习资料不再多做推荐,看历史文章:如何七周成为数据分析师

数据挖掘/算法专家

这是技术向的数据岗,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。

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,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。

数据挖掘的范围则大得多,即可以通过机器学习,而能借助其他算法。比如协同过滤、关联规则、PageRank等,它们是数据挖掘的经典算法,但不属于机器学习,所以在机器学习的书籍上,你是看不到的。

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。

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。

学习资料:

这类岗位对基础知识要求扎实,所以书籍需要比较大的阅读量,而且要保持领域新论文的吸收。

统计知识,除了「商务与经济统计」外,国外有一本「The Elements of Statistical Learning」,评价不错。

机器学习的入门,李航的「统计学习方法」,周志华的「机器学习」都是好书,英文好也能看PRML。

Python入门书籍的推荐太多,略过。「用Python进行数据分析」是必备的,当然这本书有点老,活用官网最新文档和stackoverflow,基本无碍。Python可视化查阅文档也够了,不用看书。

再进一步,则是机器学习的代码实现,比较知名的有「集体智慧编程」,「机器学习实战」等。其实最近还有不少新书,「Python DataScience Handbook」等,我当然不可能都看过,所以也不好推(hu)荐(you)。

除了基础,行业领域的也别落下,诸如推荐系统实战、计算广告…按需学习。如果你们公司对于人才有较高的挑战(一个人当两个人用),大概Spark/Hadoop机器学习相关的框架也得了解。

数据产品经理

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。

前者,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。

下图的案例,就是弱化心愿单按钮的存在感,让用户更多的聚焦在直接购买而不是收藏,最终让销售额提高了35%。

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。

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。

学习资料:

数据产品经理,如果有数据挖掘经验,那么技术相关的书籍倒不重要,别落伍就行,更关注产品经理本身的能力,包括Axure,各类文档的编写、项目管理、需求整理等,市面上资料比较多。

这里再补充两本,「数据挖掘与数据化运营实战」,没啥高深技术,但是能够了解体系的初步建立。「数据挖掘技术—应用于市场营销、销售与客户关系管理」,这本书我推荐它是纠结的,它的知识点比较丰富,业务人员也能看懂,但是翻译的实在太糟糕了……

更多书籍参考其他岗位即可。

数据工程师

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+ETL+BI。

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T+1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。

学习资料:

数据工程类的书籍,我看的不多,给不了建议。主要按各类名词搜索吧,什么linux、数据仓库、Hadoop、Spark、Storm、Elasticsearch等。这类岗位发展,技术更新速度比较快,所以需要保持吸收以及活用开源。

最后

以上四个岗位就是数据分析的发展方向,它们互有关联,如果从整个架构图来看(一篇历史旧文有更详细的描述:从零开始,构建数据化运营体系)。

13

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Flume+Kafka,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。

讲到这里,你大概对数据分析的职业规划有了明晰的了解。当然,它们彼此间并不完全独立,到后期,很多界限会变得模糊。所以规划是一方面,是否愿意执行、学习和吃透,才是职业真正的道路呀。

来源:秦路

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