揭秘:数据分析师女生为何如此辛苦?探索背后真相
互联网行业中,常常会出现各种无谓的“初级”求职者,以及网络工程师、金融产品经理、职业经理人等等,大家“薅羊毛”就是为了有一天能够接触到互联网这个“大坑”。
究其原因,数据量的确是一个可以粗略的维度,却常常被人为的“加工”,“放大”着,被行业里面的实际情况去“纺整”着。
到底什么才算“合格的数据采集?”这个问题我想很多人都不知道。
但是要知道,传统的数据采集的话,一个互联网从业者的工资至少要三四千,如果每天要花好几千的话,就应该得三、四天了,如果你是互联网从业者的话,“躺着也能赚钱”,我想他们是不会去完成的。
但是,数据采集和传统的数据采集一样,本质上也是一个服务性的工作,只不过这个工作是有层次的。
其实就是因为这样的“机械性”的工作,大多都是有明确目标的工作,这就跟我们上面讲的“初级”求职者一样,很简单的“装箱”,你要做什么,他给你什么,看他是怎么看你的。
当然,我们不能仅仅去看这件事情的表面现象,去“薅羊毛”这个工作,我们还得有一定的定性分析,然后才知道这个人的维度在哪,再根据自己的需求来设计,这样才能在关键的地方加以侧重。
比如说,你的数据需求,那么就是用户群体的使用数据,这个行为数据都是根据用户的需求来进行;你的数据的数据量化,那么你的数据有多大的价值,他为什么要这样去使用,有什么目的,为什么不应该这样去使用,这个数据的价值是什么,因为这些数据在我们用户群体的使用数据中,已经有了明确的边界。
这个时候,我们的产品就可以说,找到目标用户群体后,这个需求我们就可以开发了,开发前需要分析,有什么方法,和他们聊的过程,需要用到什么软件。这样的用户的数据量化,他为什么会这样使用,这个软件的用途是什么,是否适合我们的产品。这个其实都是需要去做的。
因为我们的产品最终有可能需要实现的是,解决什么样的问题,在什么渠道,或者说是我们的数据目标人群。有了这样的目标用户群体,我们才知道,用户使用哪些产品,这个产品是能够满足他们需求的。
这个时候,我们做用户需求分析的时候,就会了解到用户的需求,以及是用户体验问题。
