Data Analyst 營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析師入行指南
1、Customer Churn Analysis
CHURN這個(gè)詞,大意是不再續(xù)約或者購(gòu)買(mǎi)原有的服務(wù)。這個(gè)分析基本上在大一點(diǎn)的公司里都經(jīng)常要用到。因?yàn)闃I(yè)界一般認(rèn)為，留住一個(gè)忠實(shí)的老客戶，比去獲取一個(gè)新客戶，對(duì)公司的價(jià)值更大，所以公司會(huì)希望能盡可能詳細(xì)地知道老客戶為什么流失。customer churn analysis就是針對(duì)這個(gè)問(wèn)題建模分析。公司會(huì)收集各種能收集到的與客戶有關(guān)的變量，比如年齡，種族，家庭是租房還是買(mǎi)房等等，然后用這些變量去建模分析。常用的方法一般是logistic regression, decision tree, random forest等等。這些方法，在coursera上Andrew Ng(吳恩達(dá))的machine learning課里都有講述，如果你想大致了解一下，完全可以很快地自學(xué)掌握。
2、Marketing Mix Modeling (MMM)
MMM差不多是營(yíng)銷分析的必備技能。營(yíng)銷發(fā)展到今天，公司都希望知道自己花在營(yíng)銷上的'錢(qián)，哪些真正地派上了用場(chǎng)。比如在不同的平臺(tái)上(broadcast、cable、social media websites等等)投放的廣告，哪個(gè)的效果比較好，這時(shí)候就需要收集不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)來(lái)分析。MMM里最常用的方法大概算是adstock model了，就是用一個(gè)adstock時(shí)間函數(shù)來(lái)代表廣告在不同時(shí)間里在人群中的剩余反響，而這個(gè)adstock函數(shù)則由不同平臺(tái)的廣告來(lái)影響。具體的方法論大家用adstock model搜索，能找到很多實(shí)例。另一個(gè)現(xiàn)在開(kāi)始流行的方法是attribution models，更加復(fù)雜一些，感興趣的同學(xué)也可以找找相關(guān)的例子看一看。這些方法在面試中都是很有可能被問(wèn)到的。
3、Time Series Forecasting
時(shí)間序列分析，在拼網(wǎng)站流量的公司里尤其常用，因?yàn)楣窘?jīng)常要預(yù)測(cè)未來(lái)短期的網(wǎng)站訪問(wèn)量，這時(shí)就需要用歷史數(shù)據(jù)來(lái)建模預(yù)測(cè)。最常用的方法有ARIMA模型和dynamic linear model。ARIMA相對(duì)更容易學(xué)一些。搜索一下econometricsacademy，你就能找到很淺顯易懂和ARIMA教學(xué)課件和實(shí)例。dynamic linear model相對(duì)復(fù)雜一些，尤其是背景知識(shí)，很多時(shí)候需要用到kalman filter。但現(xiàn)在的sas和r都有提供專門(mén)的package，就像一個(gè)黑盒子，建模的人有時(shí)也不一定要對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)了解得太深刻，就能直接用這些現(xiàn)成的package來(lái)建模分析。你更多需要關(guān)注的，反而是怎么去解釋得到的結(jié)果，能不能讓結(jié)果使人信服。
以上就是簡(jiǎn)單地介紹了一些相關(guān)工作中要解決的問(wèn)題，感興趣的朋友完全可以通過(guò)一些自學(xué)，以及用一些實(shí)例來(lái)自己編程解決，以此來(lái)熟悉這些方法。基本上，如果你在簡(jiǎn)歷里提到自己有以上這幾方面的經(jīng)驗(yàn)和能力，拿到一份面試，應(yīng)該不是很難。當(dāng)然要將面試轉(zhuǎn)化成最后的OFFER，還是要更深刻地去理解這些方法背后的理論知識(shí)，但這些，其實(shí)是可以在工作中慢慢積累的。希望感興趣的朋友，能以此作為一個(gè)起點(diǎn)，慢慢培養(yǎng)自己的相關(guān)能力，最終找到心儀的工作。
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