优化师前景:数据驱动未来,你准备好了吗?你准备好了吗?
听完几个大佬的解读,你对这一个问题的认识应该怎么去做?
首先说说我的看法,我是鼓励大家先做好数据分析,等数据差不多了,再学习数据分析。
什么是数据分析?
数据分析其实是对数据、行为、属性等各种模块进行系统的分析,根据分析结果进行相关的优化。
什么是优化师?
我的观点是:优化师需要拥有数据分析的能力,如果不可以通过统计数据分析发现问题,那就只能被动接受工具的优化,或就是主动学一项专业的优化方法,想要学习这一个工作,先学习数据分析,要想做出一个优秀的优化师,你首先得具备数据分析的思维,对数据了如指掌,数据差不在于统计数据差,在于平时的数据分析。
数据越多,分析越准确,这一个工作就越困难,需要学习分析的技能,正常来说,数据显示越多,分析越全面,对数据的掌握能力越强,也就越会思考分析数据背后的含义。
本文想把本文分为两个板块,一个是数据洞察,一个是数据优化。
数据洞察是由数据分析为基础的,是对于某一个现象的看法和认识,分析之后的结果可帮到受众、商品和公司更加好地解决问题,知道受众需要什么,会更加的愿意使用商品,所以在工作中使用数据洞察就变得极为重要。
数据优化分为两个板块,一个是数据分析,一个是运营。数据分析可理解为是受众分析,也可理解为受众画像。运营要理解受众,需要掌握自己的受众画像,根据画像了解受众需求,有针对性的进行运营。
我学习数据分析的过程中,对于数据分析的理解有五个阶段,分别是了解受众数据、分析数据和分析数据、分析数据和分析数据,最后才算是要去总结数据优化的过程,看到效果如何,还有大可能有什么样的建议和建议。
一、了解受众数据
首先,要了解受众数据,因为分析并非仅仅掌握数据,而是理解受众数据之后,从此分析出受众的消费行为,最后通过统计数据分析出结论,有目标地去研究受众数据。
怎么做呢?
1、挖掘受众消费行为
数据采集是为了受众运营决策提供最佳数据支持,将受众的行为进行数据清洗和分类,分析出受众的特征、喜好和行为。
