数据分析师要懂商业

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1、数据分析师要懂商业前一段H子见到一位数据发烧友跟我谈起了数据分析师，我们两个有一个一致的观点：电子商务发展速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司老板来说，想耍口己永远跟着趋势走，学会数据驱动是必然的了。庆幸的是，今年搞电子商务的人对数据分析开始重视起来了，就连夫妻店起来的淘宝卖家也开始招数据分析师，更别谈一些再人些的电了商务公司。但是，这让我心存隐忧：现在不是缺数据，而是数据A多。据统计，在今天的互联网上，每60秒会产生10万个微薄信息、400万次search、facebook±50万次contacto我相信，今天稍大一些的电了商务公司，都会采集一些行为

2、数据（比如点击量），但是这些行为数据与商业数据（比如交易量）有什么关系？今天绝多数公司，其至包括凡客这样的著名电子商务公司，都不知道怎样利用这成千上万的零散数据。需要数据逻辑，更需要商业敏感先讲一个有趣的故事。有一天，linkin发现忽然发现雷曼兄弟的来访者多起來了，但是并没冇深究原因，第二天雷曼兄弟就宣布倒闭了。原因是什么？雷曼兄弟的人到linkin来找工作了。谷歌宣布退出中国的前一个月，我在linkedin发现了一些平时很少见的谷歌的产品经理在线，这也是相同的道理。试想，如果linkin针对某家上市公司分析某些数据，是不是有商业价值呢？我相信，现在51job绝对不知道要采

3、集这些数据，只盯着注册用户数量这样的简单数据。国内许多互联网公司，拿着鱼翅当萝卜。说这个故事，只是为了告诉大家，互联网中的数据，需要用商业的眼光去分析，才有价值。今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中看到解开市场的密码的木事。比如，当一个具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销量增加了，那么他基本可以预测奶粉的销量也会跟着上去。再比如，和传统卖场一样，网站上的产品起到的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产站是为了促销的，有的产詁是为了引流量，不同的产品在网站上摆放位置当然是不一样的。一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么数据驱动公司目

4、标实现的。比如，乐酷天与淘宝竞争，重点看的不是交易量，而是流量，每天有多少新的seller进來，卖了多少东西。因为此阶段的饿竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的seller进來卖不出东西，只是老的seller的交易量在增长，即使最后交易量每天都增长，述是有问题。再比如，一家刚踏入市场的B2C和己经占领人部分市场的B2C,他们的公司目标是不一样的，前者是看流量赚人气，流量对后者的意义没有那么大，成熟的公司重点是看交易，转化率及回头率的。。而当下的数据分析师多是学统计学出身的，一对数据放在那里，大家都擅长怎么算回归、怎么画函数。但是这批数学的人才缺乏商业意识，不知道这

5、些数据对业务意味着什么，看不见一堆数据中谁和谁有关系，也就不知道该用什么的逻辑分析，也就无法充当老板的眼睛了。前儿天遇到一个老板，他说手下每天给他看儿十个零散数据。我问，是不是数据越多越麻烦。他说我一下子就点出他的痛处了，因为请来的数据分析专家只把数据交到他面前，但是却没有把行为数据和商业数据的关系告诉他。你说，一个公司CEO,每天看到几十个数据，什么PV、PU、UV等等等，他们有精力来解读吗？对于他们來说，只需要知道有问题吗？问题是什么？有新的发现吗？需要做什么？这就行了。我把这个理解成为数据的世界里的“仪表盘”，比如说网站流量进来弹出率怎样就可以在仪表盘里呈现。你开车，如

6、果水温过高，仪表盘亮灯捉示。同样，在电子商务的交易中，也可以用一些数据组成“仪表盘”。所以说，数据分析师不是单纯做数学题。行为数据和商业数据，互相推动一个好的仪表盘，出现好的情况和坏的情况，仪表盘都会冇提示。而构成“仪表盘"，正是行为数据和商业数据之间的逻辑关系。我口己发明了一种称谓：前端行为数据和后端商业数据。前段数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据，而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、ROI,LTV(LifetimeValue)。H前有些人关心行为数据，也有些人关心商业数据，但是没有几家网站是把行为数据和商业数据连起來看的。大家只单纯看某一端数据。

7、国内小有名气的网站CEO,每天也只看一个结果数据：网站今天的成交最是多少，卖了多少件产品。但是看数据看得走火入魔的人会明白，每个数据，就像散布在黑夜里的星星，它们之间彼此布满了关系网，只要轻轻按一下其中一个数据，就会驱动另外一个数据的变化。大家都比较关心网站用户群，就以此举例了。某一天，某网站发现自己的前端的注册量增加了不少，访问量也上去了，交易量却没有上去，不死不活。原因是什么？这是许多网站的通病，每天有许多脑子在想这个问题。现在这个阶段，处在互联网前段的人只知道点击量等数据，很少问后端的商业数据，如