《三节课-互联网数据分析实战》学后总结

图片来自unsplash

趁着离职这阶段，抱着试一试的心态体验了一把网上教学课程。回顾这一个来月的艰辛学习路程，有被苛刻到不可理喻的作业要求气哭过；有熬战到凌晨2点“肝”作业过；有绞尽脑汁后被醍醐灌顶的状态惊艳过；也有为了得优秀“不折手段”过……总而言之，过程痛并快乐着，收获也是满钵而终。

今年的自己，对以后的职业发展道路有了进一步的认识和规划，深知数据分析技能的重要性。在网上自学SQL之后，偶然的机会被圈内的范冰软文种草，便毅然决然地报了名，希望能对数据分析所需技能有一个更清楚的认识到，比如我现在什么水平？我该往哪走？

整个课程按照“数据采集->数据建模->数据处理->数据分析“等几个模块进行讲解。指标建模的通用方法论确实让我这只曾经只会依葫芦画瓢的小白有了另一套指标选取的方法（以前是按照AAARR海盗模型分为“获客”-“激活”-“留存”-“推荐”这几个维度来选取指标）。主讲老师讲产品划分为“内容/工具/社区/交易”等模块进行指标选取

图片拍摄自Growingio2019年上海站增长大会

图片为三节课作业截图

“数据处理”也强化了Excel较为常用的vlookup函数以及pivotable的应用，同时在验证多个因素相互关系时，得出了自己第一个回归模型，尽管最后男友通过Excel的回归模型功能，只用了3分钟就得出了我花了大半天，用控制变量法得出的结论。（这也激起自己恶补基础统计学的兴趣）

“数据分析”讲述了几种常见的数据分析方法，但最有感触的是知识应用在作业时的思维分析方式。告诉你如何从业务逻辑和产品逻辑来分析一个定性的结果，如“产品健康度”你可以从哪些数据维度来分析，如何根据活动规则反推出羊毛党等等

但比较坑的是主讲人是神策的产品经理，所以在进行业务分析的时候，需要先熟知神策工具的应用；另外，神策后台的指标定义有歧义，也造成自己在定义理解上费诸多时间。

数据分析方法只是一个信息堆积起来的知识点，如何内化知识点需要结合实际的业务场景进行分析，这也是我认为三节课这堂课的价值所在。除了相对系统的知识之外，课外的作业也非常训练一个人的数据分析思维。

“数据采集”也提供了一套方法论，即如何输出技术也能听得懂的DRD（数据需求文档）。这一模块也反映出了我在技术层面的短板，需要有意识地积累经验（两次埋点作业都有不全面以及前端后端埋点错误的问题。）

总而言之，这算是一次不错的网课试水。对商业分析有了一个初步的认识和了解，也大概清楚自己要继续精进哪方面的能力。比如以下：

* 缺少数据分析的实战经验——找一份有这样工作内容的工作

* 需要补充统计学的基本概论——看书看视频

* 精进EXCEL和SQL的数据处理能力——看视频实战