“互聯(lián)網(wǎng)教父”凱文·凱利曾經(jīng)指出邊緣式創(chuàng)新具備顛覆式力量富蓄，這個理論適用于經(jīng)營管理剩燥，但對于個人職業(yè)發(fā)展也同樣適用，大數(shù)據(jù)時(shí)代催生出了大數(shù)據(jù)工程師這個新興職業(yè)立倍，對于很多人來講灭红，選擇一個快速成長的新行業(yè)，才會獲得更多的機(jī)會成功口注。科多大數(shù)據(jù)緊抓市場需求变擒，根據(jù)企業(yè)要求培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才，讓你真正成為大數(shù)據(jù)工程師寝志。
人才市場需求大
據(jù)美國勞工局預(yù)測娇斑，2022年美國市場將需要約85萬大數(shù)據(jù)方面的專業(yè)技術(shù)人員；而國內(nèi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)《大數(shù)據(jù)人才報(bào)告》顯示材部，預(yù)測未來3到5年人才缺口將達(dá)到150萬之多毫缆，大數(shù)據(jù)行業(yè)井噴式爆發(fā)，將帶來行業(yè)就業(yè)市場更廣闊的前景乐导。
職位薪酬水平普遍較高
據(jù)科多大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)悔醋，在美國大數(shù)據(jù)分析師平均每年薪酬在17.5萬美元左右；而國內(nèi)一線互聯(lián)網(wǎng)公司兽叮，大數(shù)據(jù)分析師的薪酬水平普遍比同一級別的其他職位高20-30%芬骄，這也成為國內(nèi)轉(zhuǎn)型派數(shù)據(jù)人轉(zhuǎn)型的很重要的理由之一。
高校加大對大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的設(shè)立
目前鹦聪，全世界有近170所大學(xué)開設(shè)了大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)账阻。其中，約150所大學(xué)開設(shè)了研究生以上的學(xué)位課程泽本。
據(jù)科多大數(shù)據(jù)調(diào)查淘太，近些年，國內(nèi)教育部也積極采取措施规丽，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)蒲牧，2015年在全國設(shè)立三個布點(diǎn)，開設(shè)本科新專業(yè)“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”赌莺。就現(xiàn)在市場狀況來看大數(shù)據(jù)行業(yè)對人才需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足冰抢，相對于已經(jīng)飽和的java市場其前景是很大的。
如何入門學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)
現(xiàn)在大數(shù)據(jù)行業(yè)正是一個風(fēng)口艘狭，很多小伙伴想加入學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)這個大家庭挎扰，那么科多大數(shù)據(jù)帶你來看一下大數(shù)據(jù)如何入門翠订。
1、了解什么是數(shù)據(jù)分析
事實(shí)上遵倦，通常意義上的產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析用不了多少專業(yè)的數(shù)據(jù)知識尽超，用到的都是非常簡單的加減乘除。但是要注意到梧躺，其實(shí)加減乘除也是非常強(qiáng)大的似谁，可以解決大部分的問題，而且成本非常低掠哥，你使用了復(fù)雜的算法棘脐，可能精確度也只能上升不到5個百分點(diǎn)。所以龙致，不要對數(shù)據(jù)分析有太多的畏難情緒蛀缝，所謂的數(shù)據(jù)分析就是指從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并指導(dǎo)實(shí)踐目代。比如說結(jié)合數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)屈梁，通過數(shù)據(jù)來進(jìn)行用戶畫像，通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)榛了，以及產(chǎn)品改版在讶、迭代是否在一個正確的方向上。而這些事情霜大，在經(jīng)過實(shí)踐之后构哺，都會變的簡單且容易上手。
2战坤、數(shù)據(jù)從哪里獲取
產(chǎn)品經(jīng)理在分析數(shù)據(jù)之前曙强，就必須得有數(shù)據(jù)供我們分析，所以我們就得拿到數(shù)據(jù)途茫，怎么拿到呢?
數(shù)據(jù)的來源渠道主要有三種：
①自有數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) —— 企業(yè)內(nèi)部使用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品碟嘴，如自建BI和推薦系統(tǒng)。公司自有的數(shù)據(jù)是最原始的數(shù)據(jù)囊卜，也是最可靠娜扇、最全面的。一般而言栅组，有條件的情況下都是以內(nèi)部數(shù)據(jù)為準(zhǔn);
②第三方數(shù)據(jù)分析工具 —— 這個是借助外部工具獲得數(shù)據(jù)雀瓢，如友盟、百度統(tǒng)計(jì)玉掸、cnzz統(tǒng)計(jì)等;
③行業(yè)指數(shù)數(shù)據(jù)等 —— 如用戶均可使用的Google Trends和淘寶指數(shù)等等刃麸。
鑒于大部分互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司都不可能自建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，雖然自己開發(fā)的數(shù)據(jù)分析工具排截，可以對每個數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤嫌蚤，并快速做出產(chǎn)品的調(diào)整辐益，但是需要足夠的開發(fā)人員及成本断傲，比較適合大型公司或者成熟型產(chǎn)品;
3脱吱、基本的產(chǎn)品分析概念
在做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，一些基本的產(chǎn)品分析概念還是需要理清的认罩，比如最基本的AARRR模型箱蝠，也就是說產(chǎn)品經(jīng)理要了解什么是新增、活躍垦垂、留存宦搬、流失等，這些基本的概念都是需要去了解和掌握的劫拗，不然真碰到數(shù)據(jù)分析的問題间校，也只能兩眼一抹黑了，更別談分析出一個什么所以然來了页慷。
4憔足、掌握常見的數(shù)據(jù)分析模型
在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的過程中，需要運(yùn)用到一些分析模型酒繁，我們一起來看看具體需要用到哪些數(shù)據(jù)分析模型：
a滓彰、用戶行為統(tǒng)計(jì)
用戶行為統(tǒng)計(jì)，就是對用戶在產(chǎn)品中的行為發(fā)生的次數(shù)或人數(shù)進(jìn)行簡單的統(tǒng)計(jì)州袒，統(tǒng)計(jì)結(jié)果一般以折線圖和表格的方式呈現(xiàn)揭绑，這是用戶行為分析的最基本的方法。
b郎哭、漏斗分析
漏斗分析也叫漏斗模型他匪，可以幫你分析使用過程的成功和失敗率(也叫轉(zhuǎn)化和流失)，以分析用戶在使用產(chǎn)品時(shí)是否順暢夸研。進(jìn)行漏斗分析诚纸，首先需要您結(jié)合產(chǎn)品目標(biāo)，從用戶的使用過程抽取出常見流程陈惰，比如常見的電商產(chǎn)品畦徘，我們可以簡單梳理出一個漏斗流程便是：
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c、留存分析
留存分析是一種衡量產(chǎn)品「黏性」的分析方法——它能夠幫您分析用戶會長期持續(xù)使用您的產(chǎn)品抬闯，還是使用一次后便一去不復(fù)返井辆。用戶留存的情況一般用留存率來衡量。所謂留存率溶握，就是指一組用戶在初始時(shí)間(比如首次打開應(yīng)用)之后第N天杯缺，還在使用產(chǎn)品的用戶比例(即留存下來的用戶比例)，一般稱之為N天留存率睡榆。
最后一點(diǎn)就是需要大家努力努力再努力萍肆，科多希望大家都能學(xué)會大大數(shù)據(jù)袍榆，學(xué)不會來找科多啊!
