电商数据分析师需要具备的4项核心能力
电商数据分析师需要具备的4项核心能力
电商数据分析师需要具备哪些核心能力？一位在电商平台工作的数据分析专家，结合多年实战经验，总结出电商数据分析师需要具备的四项核心能力：报表能力、SQL能力、统计和分析方法、业务理解和数据逻辑。
电商行业数据分析师的工作内容
在电商平台工作，可以接触到丰富的数据维度。从用户打开APP的那一刻起，他们的浏览、点击、支付和订单行为都会被记录。通过用户的收货地址和购物习惯，还可以推测他们的性别、所在城市等级以及购物用途。基于这些数据，可以给用户打上各种标签，并进行多维度的分析，如商品分析、商家分析、用户体验分析和流量转化分析。
随着数据的积累，对数据分析能力的要求也在不断提高。例如，在上线产品功能迭代或进行流量分发时，需要通过AB测试来验证效果。AB测试的底层逻辑是假设检验和方差分析，这就要求数据分析师不仅要掌握统计学知识，还要能在实际工作中应用这些知识。
电商数据分析需要具备的4点硬实力
1. 报表能力
报表能力是数据分析师的基本功。需要掌握如何将数据通过可视化或表格展示出来，并提升其美观度。同时，在报表中加入一些说明文档，降低运营团队和领导使用报表的难度。市面上有很多可视化软件，如微软的Power BI、阿里的Quick BI等。这些软件功能大同小异，都是将数据转化为可视化的工具。关键是要研究在不同业务场景下，如何选择合适的图表来展示数据。
2. SQL能力
SQL是所有数据分析工具中最核心的技能之一。因为绝大多数公司的数据都存储在数据库中，需要通过SQL来进行数据处理、查询和计算。这就要求不仅要掌握基础的SQL写法，还要学会如何优化SQL语句。例如，一个业务场景可能需要编写几百行的SQL代码。有时，这样的查询可能需要半个小时甚至一个小时才能执行完成。但如果我们能运用子查询、连接以及其他优化方法，就能将执行时间缩短到几分钟或十分钟。
3. 统计和分析方法
在数据分析中，会用到各种统计和分析方法，如AB测试、相关分析、回归分析，以及RFM模型、波士顿矩阵等。这些内容需要在业务分析中不断实践和应用。
4. 业务理解和数据逻辑
这是最重要的部分。即使掌握了高级的软件技能，能够快速完成数据分析，但如果不能深入理解业务，就无法将数据转化为有价值的结论。因此，对业务的理解至关重要。