数据分析师的技能树
如今流量获取成本不断提高，越来越多的企业从粗放的运营模式转变为精细化运营，企业对员工素质的要求也越来越高。设计师能做数据分析，产品经理能做数据分析，运营也能做数据分析，甚至 CEO 也自己做起了数据分析。
数据分析师想要提高自己的价值，就需要不断提高自己的「技能树」。
注：本文所述的数据分析指的是网站数据分析
0、准备阶段
数据分析离不开使用 Excel，熟练掌握 Excel 常用操作是必须的。
- 图表类型的选择与设置
- 常用函数(sum、vlookup、average、max 等)
- 常用公式(统计类、计算类、判断类、查找类)
- 数据透视表
- 常用 SQL
做网站数据分析，肯定要掌握网站的基础知识。
- 网站的运行原理
- 伺服器、网站、页面(Page)、URL 之间的关系
- 静态网站和动态网站的区别
- 网站 Cookie、Session
- 基本的 Html+JavaScript 知识
- 有自己的测试网站(Blog 就行)
1、起步阶段
先从免费的学起，Google Analytics 是一定要掌握的(关于原因本公众号之前专门写过，有兴趣的可以翻看下历史)。
- 数据采集原理
- 指标计算逻辑(PV、UV、跳出率、退出率……)
- 网站添加监测方法
- 流量标记方法
- 流量来源分类(直接流量、自然流量、SEO、PPC、EDM……)及规则
- 页面、虚拟页面、自定义事件区别和设置
- 转化目标、漏斗设置
- 电商类网站监测设置
2、初级阶段
了解公司业务并开始使用分析工具并进行分析。
- 扎实的业务知识
- 网站基础数据(PV、UV、停留时长、跳出率)
- 用户从哪里来，从哪里走
- 用户的浏览路径
- 网站目标达成次数及价值
- 多维度分析
- 自定义指标、维度、报表
3、中级阶段
熟练掌握一个或多个分析工具，并知晓各分析工具之间的异同，能快速定位两个工具在数据统计上的差别的原因。具备完善的分析思路，能独自撰写完整的数据分析报告，为运营提供数据支撑和指导。
- 阶段性报告(日报、周报、月报……)
- 虚假流量排查
- LandingPage 优化
- 站内搜索优化
- 网站导航优化
- 漏斗模型设定与分析
- 网站关键路径转化分析
- 网站用户忠诚度分析
- 用户综合价值评分体系搭建
- 电子商务网站的 RFM (最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary))分析
- 交叉销售分析
- A/B Testing
- 行业分析
- 竞争对手分析
4、高级阶段
不同企业应用场景不同，面临的问题也不同，更加考验数据分析师的大局观和应对能力。
- 挖掘整个公司的数据需求
- 多套数据系统整合
- 更加复杂的应用场景监测方案
- 向整个公司推销数据价值
- 数据产品建设
- 推广数据驱动决策理念
最后，与君共勉：Data is wonderful.
本文首发自微信公众号：DataPD
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