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(原文恕刪) 我剛好在做數據分析的公司工作,主要透過分析顧客行為資料,協助零售業客戶能數據化 經營會員,忍不住分享一下: 1. 關於資料分析師DA很少有做純的這件事 :P,個人經驗是因為數據專案的PM多少也都 要懂分析能看數據才行,人難找,且除非案量夠多、公司願意多花錢養人,不然分析師跨 界當PM是最經濟方便的,我目前也是分析師兼一點PM。往好處想,畢竟分析到最後,重要 的是能落地應用,所以關鍵是用什麼角度去定義、拆解問題,做出合理的假設,讓使用者 (客戶)能理解並接受你的分析方式及結果,這就注定了實務上分析師多少都必須介入和 使用者的溝通,協助推進結果的應用,這也是累積產業know-how最快的方式。我覺得可以 先了解拿捏下所謂PM的程度,有些專案情境比較單純的話,也許就是基本的需求和排程規 劃溝通、分析報告和後續應用協助,或是試探看看需要較複雜協調的時候,未來單位主管 是否可能協助處理。 2. DA確實各家定義不儘相同咧,我們公司來説,像我做DA是偏客戶端,解決客戶提出的 商業問題,例如用什麼架構去看業績下滑的主因,找出著力點來改善;設計什麽樣的行為 標籤來協助行銷的精準化經營等。這部份來說,更需要的是對產業的理解,並能夠結合適 當的資料處理及分析技術,成為實務操作和資料技術間的橋樑。另外,我們公司有做數據 產品的人,主要把客戶專案經驗建成標準化產品,能大規模地應用到其它客戶,技術要求 更硬核,我們職稱一般會找資料工程師、資料科學家這樣,我就會協助從客戶角度來提供 產品建議,如果專案上有需求是以我的技術做不出來的,也會找他們求助~哈~ 最後祝有志者求職順利 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.224.199.253 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Salary/M.1643739114.A.C58.html
hadumdum: 好心推 新年快樂 02/02 09:47
libragnes: 謝謝O 大分享 02/02 11:50
Belieeve: 推推 02/02 14:03
yyyyyyyv: 推 02/02 14:30
lanevo9: 推這系列分享 大概有個頭緒 02/02 14:33
jerry1460: 1推推推 新年快樂 02/05 01:37
cathychg: 統計分析……╮(╯_╰)╭ 02/09 12:06
RonArtest93: 02/20 20:58