數據分析師的技能樹
如今流量獲取成本不斷提高，越來越多的企業從粗放的運營模式轉變為精細化運營，企業對員工素質的要求也越來越高。設計師能做數據分析，產品經理能做數據分析，運營也能做數據分析，甚至 CEO 也自己做起了數據分析。
數據分析師想要提高自己的價值，就需要不斷提高自己的「技能樹」。
註：本文所述的數據分析指的是網站數據分析
0、準備階段
數據分析離不開使用 Excel，熟練掌握 Excel 常用操作是必須的。
- 圖表類型的選擇與設置
- 常用函數(sum、vlookup、average、max 等)
- 常用公式(統計類、計算類、判斷類、查找類)
- 數據透視表
- 常用 SQL
做網站數據分析，肯定要掌握網站的基礎知識。
- 網站的運行原理
- 伺服器、網站、頁面(Page)、URL 之間的關係
- 靜態網站和動態網站的區別
- 網站 Cookie、Session
- 基本的 Html+JavaScript 知識
- 有自己的測試網站(Blog 就行)
1、起步階段
先從免費的學起，Google Analytics 是一定要掌握的(關於原因本公眾號之前專門寫過，有興趣的可以翻看下歷史)。
- 數據採集原理
- 指標計算邏輯(PV、UV、跳出率、退出率……)
- 網站添加監測方法
- 流量標記方法
- 流量來源分類(直接流量、自然流量、SEO、PPC、EDM……)及規則
- 頁面、虛擬頁面、自定義事件區別和設置
- 轉化目標、漏斗設置
- 電商類網站監測設置
2、初級階段
了解公司業務並開始使用分析工具並進行分析。
- 紮實的業務知識
- 網站基礎數據(PV、UV、停留時長、跳出率)
- 用戶從哪裡來，從哪裡走
- 用戶的瀏覽路徑
- 網站目標達成次數及價值
- 多維度分析
- 自定義指標、維度、報表
3、中級階段
熟練掌握一個或多個分析工具，並知曉各分析工具之間的異同，能快速定位兩個工具在數據統計上的差別的原因。具備完善的分析思路，能獨自撰寫完整的數據分析報告，為運營提供數據支撐和指導。
- 階段性報告(日報、周報、月報……)
- 虛假流量排查
- LandingPage 優化
- 站內搜索優化
- 網站導航優化
- 漏斗模型設定與分析
- 網站關鍵路徑轉化分析
- 網站用戶忠誠度分析
- 用戶綜合價值評分體系搭建
- 電子商務網站的 RFM (最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary))分析
- 交叉銷售分析
- A/B Testing
- 行業分析
- 競爭對手分析
4、高級階段
不同企業應用場景不同，面臨的問題也不同，更加考驗數據分析師的大局觀和應對能力。
- 挖掘整個公司的數據需求
- 多套數據系統整合
- 更加複雜的應用場景監測方案
- 向整個公司推銷數據價值
- 數據產品建設
- 推廣數據驅動決策理念
最後，與君共勉：Data is wonderful.
本文首發自微信公眾號：DataPD
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