数据分析师的自我营销报告

① 怎么写好一份数据分析报告

每到周五，估计都会有很多童鞋为本周的周报发愁不已！今天就结合几个真实案例来教大家如何玩转数据分析报告。不过，场景的主角名字都做了简单的处理！

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② 数据分析个人简历中的自我评价怎么写

包括:

1)个人资历总结

2)工作技能与专长总结

3)工作风格总结

4)个人职业资格总结等。

③ 如何进行营销数据分析

营销数据分析大多时候下就是销售数据分析，可以这样处理：整理好销售中需要关注的数据维度，将其做成可视化仪表盘，定期更新数据就行，销售数据主要包括这些维度：

1、销售外勤管理

作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况 ，由我来做汇总工作。

销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。

这些数据都是销售比较关注的数据，可以在BDP个人版上做好可视化图表，然后直接通过“分享”直接将数据结果分享给Boss。而且每周在BDP上追加数据（要是是直连数据库或第三方平台数据，那数据都不需要追加，数据是自动更新的），省事很多很多，数据结果图表也就更新了，分析效率提高了很多！

④ 一份edm营销数据分析报告，都应该包括哪些内容

那么在一次营销活动中，我们需要掌握哪些数据呢？U-Mail刘工建议，应该广泛调动多个平台软件，接收许多渠道反馈来的数据，综合起来为消费者建模绘图，才能捕捉到准确清晰的轮廓。主要有这么几个数据类型：
一、从U-Mail邮件营销平台反馈来的数据
比如打开率、点击率、转换率等，U-Mail稳定高效的投递性能，即使达到上千万封数量，仍能确保高送达率和反馈回来准确的数据。用户可以通过分析打开率和点击率，结合目标群体的来源地域、阅读时间点和时长等，来了解目标群体对哪些内容感兴趣？从而对此修改自己的邮件模板、调整发送时机。
二、从网站、微博、微信、博客等反馈来的交互数据
比方说消费者的浏览栏目、网页内容、浏览次数等，从而把握TA对什么内容感兴趣？于是在继之的群发邮件中，发送针对性内容；同时我们也可以根据客户的一些行为，比方说已选购商品却放弃购物车之类行为进行补救。
三、客户的历史数据
我们知道，一些行业是有周期性的，比方说奶粉尿不湿之类母婴产品，一般客户一次性购买一批之后就得等上一段时间才有再有意向（为方便客户选购，同时公司也更好的为客户归类，建议商家可以时间为单位，设计三个月套餐、半年套餐、一年套餐之类）；比方说家用电器，不可能客户刚买了一个电冰箱，然后你还继续向其推送冰箱品牌介绍广告……所以营销人员应该搜集客户的历史购买数据，把握TA在哪个时间段有购物习惯？以及TA购物的周期性特点。
四、客户的兴趣偏好数据
包括客户通常接收信息的渠道，客户做出购买决定时是听从朋友意见还是媒体的介绍？客户属于哪个年龄阶段？喜欢古典型还是时尚风格？……诸如此类数据同样重要。
营销人员建立起一个数据库之后，还需要时时更新，排除掉那些无效的、过时的信息，最终筛选出起决定作用的数据指标，凭借这些数据给我们营销指引方向，我们就能做到精准投递。

⑤ 数据分析师谈如何走上数据分析之路的

本人从08年开始接触数据分析行业，之前做过销售、统计和生产计划员。走上数据分析之路，一个是因为专业相关（统计专业），另一个是因为从08年开始，数据分析这个职业开始火了，很多公司都开始招聘数据分析岗位，就这么简单。现在是大数据时代，数据分析这个职业还会继续火个10年，在美国，数据分析也是最吃香的职业之一。大数据时代，互联网改变了人们的生活，现在移动互联网（如微信）更是改变了很多的商业模式，所以数据分析要与时俱进，钻研业务，将海量的数据转为有用的信息，从而真正的实现自己的价值。数据分析可以分为偏技术和偏业务两类，高档的分析师，就要建立一些数学模型来进行预测，用一些关联、回归等分析方法，最高的职位应该是阿里巴巴的数据首席运营官，属于这个职业的金字塔顶的人物。数据分析师年薪范围一般在20W左右，高档的能到30W以上，最牛的当然是100W以上。

⑥ 数据分析师如何在企业中完成数据报告

1、数据分析师需要进行思考

目前为止，在企业中存在着很大的数据分析问题，如何进行数据分析，数据挖掘的结果要如何展示，企业中各个部门要如何才能最大化的利用数据分析结果。这些一直困扰着数据团队。

数据分析在企业主要是由于业务需求驱动的，但从数据分析师角度来看数据分析并不是简单的坐在那里等需求，需求来了就做没有需求就坐在那里等。数据分析师需要进行思考。

思考一：数据分析的需求方是谁，是公司的领导层还是销售，还是市场团队或者产品团队。

思考二：企业有什么样的资源，企业有什么样的数据，如何将需求方与数据本身的价值进行串联，这是一个非值得思考的方向。

2、最常见的数据分析案例

在企业中同样一份数据报告的需求方有很多，但肯定不是全部的人都需要。作为数据团队，如何将有效的数据传递给最需要的人，这样才能更大更好的发挥数据本身的价值。

3、数据分析师的十个重要技巧

这是很多人在进行数据解读时犯的错误，只是关注数据的相关性，从相关性解释数据的因果性。

作为数据分析人员需要掌握以下十种重要的技巧：会用一款或以上的数据分析工具，经常浏览数据统计的网站，在数据分析前先进行调研在分析数据的时候用户体验的角度出发的么并不是以公司利益为主，了解数据采集的方式以及数据内容和质量内容，熟悉各种样式低量和定位的不同，做一个饥渴的探索者，在企业内部有效的沟通着，街头智慧，防御中带有进攻。

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⑦ 业务数据分析师怎么做职业规划

初级，取数取数。这是业务数据分析师最基本的阶段，主要任务就是把那个业务部门整理数据... 大家通常戏称的“茶树菇 / 表哥 / 表姐”。

中级，结合业务，解决具体问题。中级业务数据分析师基本上能用数据分析来解决一些具体的业务问题，比如通过做用户画像-寻找差异-差异量化成指标-问题假设-改进方案-验证等一系列操作找出这次活动或者方案的一些具体问题，并提出解决方案。

高级，指导业务，做出决策。完全掌握公司的相关业务流程，与公司各部门之间沟通，分析出目前公司业务中存在的问题，并预测出未来公司以及行业的发展趋势，帮助公司做出相应策略的调整。

各位小伙伴目前就是出于最初级的阶段，也是每个业务数据分析师的必经阶段，各位小伙伴要想提升的话必须不断学习，包括技能和业务方面。技能方面，对于python、SQL等一些数据分析工具一定要熟练使用;业务方面，一定要了解公司整体的业务流程，抓住业务的本质。小伙伴们目前所在的初级阶段，虽然一直在取数，但也不失为锻炼我们数据分析技能以及和业务部门沟通的好机会。一定要摆正心态，多多复盘，才能不断成长。

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