Data Analyst 营销数据分析师入行指南
1、Customer Churn Analysis
CHURN这个词,大意是不再续约或者购买原有的服务。这个分析基本上在大一点的公司里都经常要用到。因为业界一般认为,留住一个忠实的老客户,比去获取一个新客户,对公司的价值更大,所以公司会希望能尽可能详细地知道老客户为什么流失。customer churn analysis就是针对这个问题建模分析。公司会收集各种能收集到的与客户有关的变量,比如年龄,种族,家庭是租房还是买房等等,然后用这些变量去建模分析。常用的方法一般是logistic regression, decision tree, random forest等等。这些方法,在coursera上Andrew Ng(吴恩达)的machine learning课里都有讲述,如果你想大致了解一下,完全可以很快地自学掌握。
2、Marketing Mix Modeling (MMM)
MMM差不多是营销分析的必备技能。营销发展到今天,公司都希望知道自己花在营销上的'钱,哪些真正地派上了用场。比如在不同的平台上(broadcast、cable、social media websites等等)投放的广告,哪个的效果比较好,这时候就需要收集不同平台的数据来分析。MMM里最常用的方法大概算是adstock model了,就是用一个adstock时间函数来代表广告在不同时间里在人群中的剩余反响,而这个adstock函数则由不同平台的广告来影响。具体的方法论大家用adstock model搜索,能找到很多实例。另一个现在开始流行的方法是attribution models,更加复杂一些,感兴趣的同学也可以找找相关的例子看一看。这些方法在面试中都是很有可能被问到的。
3、Time Series Forecasting
时间序列分析,在拼网站流量的公司里尤其常用,因为公司经常要预测未来短期的网站访问量,这时就需要用历史数据来建模预测。最常用的方法有ARIMA模型和dynamic linear model。ARIMA相对更容易学一些。搜索一下econometricsacademy,你就能找到很浅显易懂和ARIMA教学课件和实例。dynamic linear model相对复杂一些,尤其是背景知识,很多时候需要用到kalman filter。但现在的sas和r都有提供专门的package,就像一个黑盒子,建模的人有时也不一定要对基础知识了解得太深刻,就能直接用这些现成的package来建模分析。你更多需要关注的,反而是怎么去解释得到的结果,能不能让结果使人信服。
以上就是简单地介绍了一些相关工作中要解决的问题,感兴趣的朋友完全可以通过一些自学,以及用一些实例来自己编程解决,以此来熟悉这些方法。基本上,如果你在简历里提到自己有以上这几方面的经验和能力,拿到一份面试,应该不是很难。当然要将面试转化成最后的OFFER,还是要更深刻地去理解这些方法背后的理论知识,但这些,其实是可以在工作中慢慢积累的。希望感兴趣的朋友,能以此作为一个起点,慢慢培养自己的相关能力,最终找到心仪的工作。
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