业务数据分析-业务数据分析报告

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于业务数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍业务数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 业务数据分析的主要内容？
2. 业务数据分析在决策中的价值？
3. 如果数据分析师和企业业务层关系不好，当数据分析师向业务层寻问业务问题时，业务层会不说或说不真实信息吗？
4. 中国铁塔数据分析与业务稽核岗位社会招聘笔试考什么内容？
5. 为什么数据分析师招聘信息中更看中算法，较少重视行业和业务？

业务数据分析的主要内容？

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矩阵分析

比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。



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相关分析

比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性(地理位置、薪酬水平、***水平、员工年龄、管理人员年龄等)要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

业务数据分析在决策中的价值？

一切的数据处理，内容总结，都是为这个观点服务的。所以说，数据分析应该分析在前，数据在后；因为核心目的，是为结论负责，而这个结论又是为后续的决策负责。

也就是说，我们在做数据分析时，第一个阶段时整理数据，处理信息；第二个阶段是总结信息，呈现事实；第三个阶段是基于事实，给出观点。

如果数据分析师和企业业务层关系不好，当数据分析师向业务层寻问业务问题时，业务层会不说或说不真实信息吗？

传达与业务利益相关者有效合作的技巧，并作为数据科学家提供价值

我们的教育系统倾向于强调硬技能，大学毕业后，我的主要重点是尽可能多地学习数据实践和技术，并擅长我的技术技能。我仍然是一个极客和重视学术知识，但在各个行业工作后，我开始意识到软技能是打开技术技能的价值的关键。投资者、亿万富翁沃伦？巴菲特（Warren Buffett）在接受***访时表示，”比现在多值50%的一条简单方法就是磨练你的沟通技巧”。沟通是我过去绩效评估中常见的改进领域，我认为其他人也会与我联系，因为LinkedIn分享，沟通在美国技能差距排行榜上名列第一。在潮汐，我有幸与那些帮助我把这种弱点转化为力量的人一起工作，因此，我想在这篇文章中分享帮助我成为一个更好的沟通者的主要技巧。

沟通框架

我们，数据人，要求商务人士更注重数据驱动，但我们是以业务为导向的吗？

在一般沟通时，重要的是要从为什么西蒙·西内克在他著名的泰德演讲中所说。但是，在机器学习项目方面，什么是”为什么”呢？当成为数据科学家时，我们经常被告知，这是培训模型并验证它们。然而，这确实是”如何”，而不是”为什么”。那么，数据科学项目背后的”原因”是什么呢？ “为什么”总是与实现某种商业目标有关。无论是通过自动化获得更多的客户还是提高流程效率，始终有一个业务目标。创造价值的不是模型培训本身，而是模型的使用。正如约书亚·塞登在他的著作《产出超过产出的结果》中所解释的那样，这改变了我们从产出到结果的心态。

我们如何做到这一点？金字塔原理是做到这一点的好方法。我们可以从”为什么”开始，捕捉我们想要实现的目标（例如优化***收集策略，为我们的会员增加 NPS 分数）。稍后，我们可以继续使用”如何”，解决我们为应对这一挑战而可以遵循的不同方法（例如自动***追逐问题、预测高风险***、推荐收款解决方案）。最后，我们可以详细阐述每个解决方案，并包括更多细节（例如预期影响、可交付性、项目复杂性、实验技术）。有了这种自上而下的思想结构，听众可以尽快理解每个论点的相关性，并在需要时积极指导对话。

项目的透明度

模型或见解不被使用和遗忘并不罕见，从经验来看，业务和数据团队之间的不协调是其背后的主要原因之一。这些数据科学项目中反复出现的错误是，从构想阶段开始，无法与业务取得联系，这通常会导致大量返工以使任何模型运行。数据科学家应该与产品团队讨论决策项目的各种主题：

1. 成功的定义——一个项目应该始终有特定的目标，可以带来商业价值。因此，数据科学家应该对企业最重要的课题可能是这个项目的成功是什么样子，以及如何衡量它。这还应确定模型目标以及模型目标的任何代理的定义（如果与成功标准不同）。有一篇关于某人如何在这里陷害机器学习问题的好文章。在测试了***设后，我们可能会发现跟踪指标中的权衡取利，数据科学家可以帮助企业了解权衡的影响。
2. 运营问题——正如之前讨论的那样，模型在运行时主要产生价值。为了避免项目交付的延迟，我们应该尽早问以下问题：”如何使用某个模型？”，”您多久需要更新一次预测？”，”谁将使用这些数据？”否则，错误的***设可能导致过度设计的建筑解决方案和错误的培训数据集。
3. 数据集和可解释性-功能是实体的属性，可以帮助我们预测某个***。编写一个数据集来培训模型阶段需要大量的域知识，并建议在此阶段引入几个在特定领域具有丰富经验的人员。机器学习应用于对风险敏感的环境中（这在像 Tide 这样的金融科技公司中很常见），对于利益相关者来说，能够不同意或同意模型而不成为 ML 专家是很有用的。换句话说，要具有可解释的功能，商业专家将能够感知检查，帮助建立ML和业务之间的信任。
4. 精益实践——不仅要了解成功是什么样子（即我们需要前进的方向），还要了解为了创造有价值的东西而必须达到的最低范围。由于业务方面的人往往缺乏技术背景，数据科学家应该将最低可行精度带到表中，从而影响模型技术的努力和决策。这基本上是模型需要达到的最低精度，以便有合理的情况下将模型投入生产。它不代表所需的精度，但更多的是一个最低边界，使项目去/不去决定。在这些讨论中，数据科学家需要向利益攸关方强调，所选的最低准确性可能无法通过获得的数据和训练有素的模型实现，因此，还应商定这一阶段（通常为 1–2 冲刺）的可接受时间框。
5. 回顾-沟通是双向的，我们是在潮汐敏捷实践和反馈周期的超级粉丝。我们邀请回顾性会议的利益相关者共同思考项目中的好坏。例如，挑战如何处理某些***或限制可能会为数据团队与产品团队的互动创建新的实践和提示。

创建数据文化

投入时间创建一家注重数据的公司大有裨资，应该能够在数据部门和其他规模上实现更轻松的沟通。数据团队最近在大多数公司中引入，与其他更成熟的职能（如财务或法律职能）相比，它们往往与其他业务没有很好地整合。除此之外，他们没有众所周知的做法和流程。有各种方法可以弥补这一差距：

1. 数据团队可以集体开始记录许多商定的过程（例如，我们如何测试***设，如何在风险策略中使用统计模型）和常见术语（例如，功能、机器学习模型、基本模型性能指标）。这样，数据科学家就不需要多次研究相同的概念。
2. 培训或”午餐和学习”类型的活动也有助于知识共享（例如，机器学习项目的生命周期阶段是什么，每个团队在每个阶段的作用是什么）。这些通常会引起数据科学领域的很多关注，这些团队还没有机会与数据部门合作。
3. 以数据问答会话的形式阻止通信时间也可以使数据团队更接近业务需求。
4. 最后，其他游击战术，如在工作通信平台上发布可交付数据的见解和测量的影响，可能会打破我们与组织其他成员之间看不见的孤岛。

我本身负责公司的商分中心，主要就是做商业数据分析，参谋决策等工作，下面有数据分析师，他们会经常跟一线业务部门打交道，说说我们的实际情况：

1. 数据分析师和一线业务层是天生的合作关系。相互依存的，如果出现关系不好建议坐下来开诚布公的聊一下，解决各自心中的不痛快。这个是问题的症结所在。没有什么问题是解决不了的，有必要请同事或者领导协助。

2. 回答你的问题：业务层会不会不说或者说不真实的信息？如果这个业务人员有一点脑子的话，不应该会这样，因为如果数据分析师的数据不正确最后出来的分析报告与结果会把业务带偏，伤害的还是公司整体运营决策。当然也不排除有这种给你错的数据误导你最后看你笑话的，自己留一手，多找人了解下或者从其他侧面求证一下。真碰到这样的人以后就不要信了，寻求其他数据来源，我相信这样的人在职场不会长久。

3. 职场最忌讳的是当场拆台让别人难堪，有些事情看破不说破。就算发现他的数据不对也给人留情面，想起一个故事：宿舍室友A自认为自己很牛逼，哑铃能举100下，同宿舍一个室友B劝他不要太得瑟。A说你只要能举100下我就***，B轻轻松松的举了99下，然后说不行了举不动了。 这种高情商会让身边的人都敬重你，连对手也是。

我相信，数据的来源多种多样，如果你有这样的疑惑，建议找一些可以多渠道了解的数据去问一下，然后侧面求证，就能得到答案了。但我最终的观点是，解决问题的根本，搞好部门关系同事关系，首先自己真诚以待，别人也会真诚待你。

一点愚见，仅供参考。欢迎大家关注与讨论。

中国铁塔数据分析与业务稽核岗位社会招聘笔试考什么内容？

中国铁塔集团校园招聘笔试内容包括：行测，专业知识，心理测评。中国铁塔集团校园招聘笔试题数分布为：行测60题，专业知识50题，心理测评120道。考试时长为：120分钟。

为什么数据分析师招聘信息中更看中算法，较少重视行业和业务？

数据挖掘工程师在日常工作中对各种商业模式都理解较好，不同行业情况类似，比如RFM模型，所以算法工程师更注重算法经验，行业经验也不是不重要，但不能成为一个算法工程师的核心评价标准。

到此，以上就是小编对于业务数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于业务数据分析的5点解答对大家有用。