“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，這個(gè)理論適用于經(jīng)營(yíng)管理，但對(duì)于個(gè)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(gè)新興職業(yè)，對(duì)于很多人來(lái)講，選擇一個(gè)快速成長(zhǎng)的新行業(yè)，才會(huì)獲得更多的機(jī)會(huì)成功。科多大數(shù)據(jù)緊抓市場(chǎng)需求，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。

人才市場(chǎng)需求大

據(jù)美國(guó)勞工局預(yù)測(cè)，2022年美國(guó)市場(chǎng)將需要約85萬(wàn)大數(shù)據(jù)方面的專業(yè)技術(shù)人員；而國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)《大數(shù)據(jù)人才報(bào)告》顯示，預(yù)測(cè)未來(lái)3到5年人才缺口將達(dá)到150萬(wàn)之多，大數(shù)據(jù)行業(yè)井噴式爆發(fā)，將帶來(lái)行業(yè)就業(yè)市場(chǎng)更廣闊的前景。

職位薪酬水平普遍較高

據(jù)科多大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在美國(guó)大數(shù)據(jù)分析師平均每年薪酬在17.5萬(wàn)美元左右；而國(guó)內(nèi)一線互聯(lián)網(wǎng)公司，大數(shù)據(jù)分析師的薪酬水平普遍比同一級(jí)別的其他職位高20-30%，這也成為國(guó)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(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的設(shè)立

目前，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)。其中，約150所大學(xué)開設(shè)了研究生以上的學(xué)位課程。

據(jù)科多大數(shù)據(jù)調(diào)查，近些年，國(guó)內(nèi)教育部也積極采取措施，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)，2015年在全國(guó)設(shè)立三個(gè)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)”。就現(xiàn)在市場(chǎng)狀況來(lái)看大數(shù)據(jù)行業(yè)對(duì)人才需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，相對(duì)于已經(jīng)飽和的java市場(chǎng)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(gè)風(fēng)口，很多小伙伴想加入學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)這個(gè)大家庭，那么科多大數(shù)據(jù)帶你來(lái)看一下大數(shù)據(jù)如何入門。

1、了解什么是數(shù)據(jù)分析

事實(shí)上，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(shí)，用到的都是非常簡(jiǎn)單的加減乘除。但是要注意到，其實(shí)加減乘除也是非常強(qiáng)大的，可以解決大部分的問(wèn)題，而且成本非常低，你使用了復(fù)雜的算法，可能精確度也只能上升不到5個(gè)百分點(diǎn)。所以，不要對(duì)數(shù)據(jù)分析有太多的畏難情緒，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。比如說(shuō)結(jié)合數(shù)據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)，通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行用戶畫像，通過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)，以及產(chǎn)品改版、迭代是否在一個(gè)正確的方向上。而這些事情，在經(jīng)過(guò)實(shí)踐之后，都會(huì)變的簡(jiǎn)單且容易上手。

2、數(shù)據(jù)從哪里獲取

產(chǎn)品經(jīng)理在分析數(shù)據(jù)之前，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)，怎么拿到呢?

數(shù)據(jù)的來(lái)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，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)，也是最可靠、最全面的。一般而言，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(gè)是借助外部工具獲得數(shù)據(jù)，如友盟、百度統(tǒng)計(jì)、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。

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，可以對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，并快速做出產(chǎn)品的調(diào)整，但是需要足夠的開發(fā)人員及成本，比較適合大型公司或者成熟型產(chǎn)品;

3、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，比如最基本的AARRR模型，也就是說(shuō)產(chǎn)品經(jīng)理要了解什么是新增、活躍、留存、流失等，這些基本的概念都是需要去了解和掌握的，不然真碰到數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題，也只能兩眼一抹黑了，更別談分析出一個(gè)什么所以然來(lái)了。

4、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(guò)程中，需要運(yùn)用到一些分析模型，我們一起來(lái)看看具體需要用到哪些數(shù)據(jù)分析模型：

a、用戶行為統(tǒng)計(jì)

用戶行為統(tǒng)計(jì)，就是對(duì)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(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果一般以折線圖和表格的方式呈現(xiàn)，這是用戶行為分析的最基本的方法。

b、漏斗分析

漏斗分析也叫漏斗模型，可以幫你分析使用過(guò)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。進(jìn)行漏斗分析，首先需要您結(jié)合產(chǎn)品目標(biāo)，從用戶的使用過(guò)程抽取出常見流程，比如常見的電商產(chǎn)品，我們可以簡(jiǎn)單梳理出一個(gè)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(huì)長(zhǎng)期持續(xù)使用您的產(chǎn)品，還是使用一次后便一去不復(fù)返。用戶留存的情況一般用留存率來(lái)衡量。所謂留存率，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，還在使用產(chǎn)品的用戶比例(即留存下來(lái)的用戶比例)，一般稱之為N天留存率。

最后一點(diǎn)就是需要大家努力努力再努力，科多希望大家都能學(xué)會(huì)大大數(shù)據(jù)，學(xué)不會(huì)來(lái)找科多啊!