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Americanas精益管理项目_数据分析

数据分析与数据开发的不同点：

（1）工作内容

平台搭建：数开

数仓数据同步：数开

数仓各层开发：数开【很小一部分的小公司中 数仓ADS层会由数分人员去做】

数仓调度：数开

报表开发：数开、数分

数据清洗：团队有细分，由ETL工程师做

​ 数开团队比较大，数开做

​ 数据清洗的任务不是常规的，临时的，规模比较小的，数分做

取数（给你一个需求，把需要的数据集取出来就行）：数分、数开人员在空闲时也会做

数分报告：数分

数据挖掘：大公司会有单独的数据团队，中小公司分给高级数分人员去做

数据治理：数据治理专项工作（数据标准制定、数据资产梳理、数据确权、规章制度制定等），都由数据治理工程师做

​ 数据开发的相关工作，跟上边一样

在这些工作里边，跟数分相关的，报表开发（常规需求）、取数（临时需求）、数分报告（专项需求）、数据清洗（分析需要时），占比最多的是报表开发和取数，如果公司业务成熟了，常用的报表开发完了，你的工作主要就是取数了。如果你的岗位偏运营，这时数分报告的占比会多一些（一般不会超过50%）。

报表开发：大屏、二维报表、图表

（2）工作要求

技术：和数开人员一样（SQL、Python、Excel）。

思维方法：掌握常见的数分方法。

业务：对业务有一定的认识和理解。

（3）薪资

数分人员：入门薪资会低，上限其实是非常高的，和数开可以平起平坐的！

数分人员的优势：比较吃经验，越老越吃香

最终的发展路线：CEO！ 《————除了技术、思维方法、业务理解，再加管理。

（一）思维方法

1、数据分析思维

（1）对比分析——通过对比，体现差异，通过差异，来暴漏问题

1）纵向对比 ——时间层面的，包括同比、环比

2）横向对比——空间层面的，比如竞品对比、不同品类对比、不同区域对比

3）A/B TEST——未知空间中，两种或多种事务的对比

4）目标对比——现实与既定目标对比，通过差异分析来激励或鞭策团队

（2）细分分析——若不细分，则无分析，需要对问题进行拆解和细分，找到真正的原因

1）逐步细分

逐步细分，是由粗到细、由整体到部分，逐步进行细分的过程。

2）交叉细分

把不用的维度进行交叉，从而将整体拆分成不同的分组，再对这些分组进行细致分析，再进行差异化的管理

比如RFM模型、用户标签分群，就是这种方法。

2、零售行业-万能「人货场」分析框架

（二）商品分析

1、品类销量分析

2、销量趋势分析

3、帕累托法则分析

4、商品TopN分析

（三）用户分析

（四）场景分析