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大數(shù)據(jù)時代 數(shù)據(jù)分析師的尷尬

大數(shù)據(jù)
這個七月著實忙碌了好久,也是工作的小事情不斷,回頭想想自己忙什么了,感覺好像真的沒什么忙的,不過卻又忙碌了這些天。這也是導(dǎo)致這么多天啥也沒寫的原因。確實現(xiàn)在有點感受到了一個好朋友說的,東西很散,有時候太忙了,沒辦法寫出來。體味了一下這樣的感覺,確實很忙,不過每天還是可以拿出那么一點時間來寫些東西。

 這幾天和一個圈里的好友聊天,問我怎么來看待現(xiàn)在的工作狀態(tài)。她也是一個做網(wǎng)游數(shù)據(jù)分析的分析師,她說一天的工作除了固定的發(fā)完每天要做的那部分,似乎剩下的時間就沒了什么事可做,最感覺有點后怕的是,作為一個leader,下面一群人還需要指點和安排。這種空洞讓她有些不能心安。

事實上,我有很長的一段時間也是這種狀態(tài),***練就的本事時每天的必須工作只需要半小時就搞定了,剩下7個多小時就閑著了,閑的心里面有點害怕,因為怕這種閑。而造成這種感覺其實有時候感覺自己是在浪費自己的青春和時間,想努力抓住一些東西,但是又無法抓住。網(wǎng)游數(shù)據(jù)分析師說來這個詞曝光率都不是很高,上有數(shù)據(jù)挖掘工程師的大帽子,之后又是業(yè)務(wù)分析師,運營團(tuán)隊的人,又是研發(fā)策劃的人壓著,其實有時候感覺挺苦逼的,挺悲催的地位,外加上環(huán)境和目前的分為并沒有看重這個行業(yè)進(jìn)步和發(fā)展,也就這樣了。

現(xiàn)在幾乎每天看到Big Data,數(shù)據(jù)分析這些熱詞,說實話我對于hadoop,mapreduce 這些不是很關(guān)心,因為我不是一個要去做技術(shù)的人,我對于經(jīng)濟(jì)學(xué),心理學(xué),營銷學(xué)也不是很關(guān)心,因為我也不是一個要去做管理的,純粹的運營的人,我有自己一個獨立的稱號網(wǎng)游數(shù)據(jù)分析師。

也許這個職位的價值不被數(shù)據(jù)挖掘工程師認(rèn)可,因為你的技術(shù)沒他們好,連個算法都搞不懂;

也許這個職位的價值不被運營人員所認(rèn)可,因為你的分析和知識他們就能做到,連業(yè)務(wù)都沒吃透;

也許這個職位的價值不被研發(fā)的人所認(rèn)可,因為你根本就不懂研發(fā),狗屁不是。

但是為什么還要堅持呢?因為存在價值。

因此就不必懷疑自己自己的價值,如果你熱愛這份職業(yè)。

一個網(wǎng)游數(shù)據(jù)分析師不該停留在那些指標(biāo)上,侃侃而談就ok了,我們要去吃透那些指標(biāo),我們要去理解業(yè)務(wù),駕馭上層的數(shù)據(jù)。同時,我們卻又要不斷的去探究為什么,因為數(shù)據(jù)挖掘工程師不會告訴你為什么,他們只能告訴你what,而你作為一個數(shù)據(jù)分析師,在業(yè)務(wù)者與挖掘者之間,就要解決,最終服務(wù)于運營業(yè)務(wù)的how。

所以我們可以不懂得高深的算法,但我們要懂得如何將算法應(yīng)用,如何駕馭那些軟件。我們不懂得市場,但是我們要懂得一點長尾,懂得一點怪誕心理,懂得一點社會性。我們不懂得設(shè)計,但是我們懂得一點用戶體驗,購買決策。

其實思考了很久,我覺得作為一個數(shù)據(jù)分析師,最終就是在構(gòu)建個非常完整和健康的CRM。基本上層和底層的數(shù)據(jù)構(gòu)建和服務(wù)對象都是CRM,只是這個東西從未完整和很好的應(yīng)用過。在這點上,前幾天我聽過有人說我們做出來的游戲是要我們自己完全能夠掌握和把控的產(chǎn)品,不然就會很危險,這點我不懷疑,但是最終的問題是你的產(chǎn)品是要給玩家來玩的,你懂得你的玩家嗎?作為業(yè)務(wù)者只給你一堆指標(biāo)就能夠看出玩家的變化和行為的了嗎?作為挖掘者,得出特征,就能直接指導(dǎo)設(shè)計改進(jìn)了嗎?我想都不太現(xiàn)實,這都是需要協(xié)作和融合的。

無論是細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)和還是宏觀的數(shù)據(jù)指標(biāo)控制,都是相互依賴和分析并存的,因此作為數(shù)據(jù)分析師不只是懂得業(yè)務(wù),也會去盡量懂得挖掘數(shù)據(jù),這只是一個基本的要求,此外還要有如下的要求:

數(shù)據(jù)挖掘工程師不見得關(guān)心長尾理論,但是你要去關(guān)心;

運營人員和團(tuán)隊不見得關(guān)心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但是你要去關(guān)心;

***我想舉一個例子,前段時間看過一篇介紹分析永恒之塔流失的文章,作者在***說盡管他們成功預(yù)測了流失概率,但是仍舊找不到流失的原因何在,也不知道該去如何控制改進(jìn)。這個問題上挖掘者已經(jīng)做到了,但是業(yè)務(wù)層包括研發(fā)層還是不能找到問題,你覺得這個問題該誰去解決?

原文鏈接:http://www.cnblogs.com/yuyang-DataAnalysis/archive/2012/07/23/2605107.html

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責(zé)任編輯:彭凡 來源: 博客園
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