資料分析

本人於明年畢業於英國諾丁漢大學的商業資料分析專業，目前在一家CRM公司的資料分析崗位實習。在這我願意分享和總結我的學習和工作經歷，幫助有意願從事這一行業的同學在資料分析的道路上少走彎路~ (先發布系統的從零資料分析學習系列，先sql再到機器學習）

進行資料分析的原因

為什麼要進行資料分析呢？資料分析可以作為資料支援去支撐最後的業務決策。比如說，零售行業中英國BOOTS公司可以通過資料分析去進行目標客戶營銷, 哪些客戶是營銷重點。這是微觀方面的，如果從巨集觀方面舉例說，2015年資料分析公司通過資料分析發現，電話營銷的回訪率是最高的。

除了有重點營銷的功能外，資料分析還可以分析新的改變來調整人員和供應鏈策略。比如說IBM天氣預測公司，可以預測天氣來幫助企業改變他們的人員和供應鏈策略。

最後一個資料分析的功能是去客戶分層，哪些是是潛在客戶，哪些是新客戶，哪些是忠誠客戶。avis budget group公司就是專門做這個的。

工作心得：就個人在CRM諮詢公司的資料分析崗位工作中，我覺得最重要的功能是找到營銷目標客戶，比如說找到哪些客戶在7天內，14天內，30天內沒有進行購買活動，然後建立這些客戶清單，交給甲方品牌（我負責的是Fresh，ADP和Dior)去進行一個電話/簡訊的聯絡，所以說為什麼大家有時候會收到各大公司的簡訊提醒~ 改變人員和供應鏈策略很少在資料分析崗位的職責中，客戶分層的話，一般都是交由我們的演算法模型組來做，並非資料分析崗。

資料分析步驟的內容

瞭解完原因後，再來細說一下資料分析的步驟內容，1.資料管理：收集資料；清理資料；建立訓練集。2. 資料處理：挖掘資料模式，提煉演算法。3. 資料視覺化：是重要的一步，因為需要你把的資料知識和結論展現應用到商業價值上。4. 資料分析的商業應用：結合分析結果給企業帶來效益才是最終目的，單純的為了分析而分析毫無意義。

工作心得：1. 我們每天的第一件事就是更新資料庫，客戶的資料庫資料由甲方公司提供。我們則是要進行相應的資料清理。2. 資料處理的話就是根據需求來做資料分析。3.視覺化的體現一般在週報月報上，需要定期彙報給甲方公司。4. 資料分析很多時候和業務部門是分開的，資料分析崗位只是提供資料支援，相應的業務分析和營銷策劃則是交過其他部門。

資料分析的工具

有順序指令的處理器更加適合人腦做分析處理，比如說PYTHON,SQL,R,STATA,Orange此類。下張圖展示了資料管理，資料處理和資料視覺化的各種工具。

我主要學習的工具是SQL(mysql, postgresql, sql server都可），python，orange，excel，和tableau（視覺化）。在後續的文章中，我也會逐漸發表這些軟體的使用指南和我的一些心得。

工作心得：SQL是最重要的工具，沒有之一！excel, ppt, word也都是必須掌握的工具，熟練使用會加快你的工作效率，tableau的話有些公司會用，python非必要，但是掌握好python一定是沒有壞處的~

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