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楼主:hxsh2000

[学习培训] 系统的学习Data & Analytics [复制链接]

发表于 2021-2-5 23:56 |显示全部楼层
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一整节课把前面的部分整合,讲解一个具体项目,从开始确定需求后,一步一步分析,到把结果呈现出来。属于第四章第五节课:Visualisations and Trying it Together
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发表于 2021-2-6 10:53 |显示全部楼层
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很好的一篇文章,Harvard Business Review <<Why Is It So Hard to Become a Data-Driven Company?>>
https://hbr.org/2021/02/why-is-i ... utm_source=linkedin

接下来几周要和业务部门讨论提高业务部门对于有什么数据,对于数据的理解,提高数据的敏感度。只有当业务部门有了一定的数据的理解,才能更好的衔接业务的需要,做出Valuable Insights。然而这也只是中间的过渡,使用Data & Analytics Driven代替传统的Reporting的思维方式,需要建立起新的Data Culture,是非常的难的。这个太宏大的目标,以后再说了。

“What’s at the root of this slow progress? For the fifth consecutive year, executives report that cultural challenges — not technological ones — represent the biggest impediment around data initiatives. In the 2021 survey, 92.2% of mainstream companies report that they continue to struggle with cultural challenges relating to organizational alignment, business processes, change management, communication, people skill sets, and resistance or lack of understanding to enable change. This represents an increase from an already high percentage of 80.9% of firms that named cultural challenges as the greatest impediment to success just four years ago. As management guru Peter Drucker once said, “Culture eats strategy for breakfast.”

One answer is that becoming data-driven takes time, focus, commitment, and persistence. Too many organizations minimize the effort or fail to correctly estimate the time which these kinds of wholesale business transformations require.

Given these findings, Chief Data Officers and corporate data leaders should consider three pragmatic recommendations:

1. Organizations can benefit by focusing their data initiatives on clearly identified high-impact business problems or use cases. By starting where there is a critical business need, executives can demonstrate value quickly through “quick wins” that help a company realize value, build credibility for their investments in data, and use this credibility to identify additional high-impact use cases to build business momentum. We see firms that invest in data capabilities and technology without a clearly defined business demand failing time and time again.

2. Companies must reexamine they ways that they think about data as a business asset of their organizations. Data flows like a river through any organization. It must be managed from capture and production through its consumption and utilization at many points along the way.

3. Data-driven business transformation is a long-term process that requires patience and fortitude. Investments in data governance, data literacy, programs that build awareness of the value and impact of data within an organization, may represent an eventual step in the right direction, but organizations must show that they are in it for the long haul and stick with these investments and not lose patience or abandon efforts when results are not immediately forthcoming.

发表于 2021-2-6 23:30 |显示全部楼层
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八种Data Stories: Change Over Time / Hierarchy Drill Down / Zoom In & Out / Contrasting Values / Intersections / Different Factors / Outliers / Correlations
使用Tableau设计Data Stories和Animation。
Hans Rosling TED talk “The best stats you've ever seen”
https://www.youtube.com/watch?v=hVimVzgtD6w

还有好多东西需要同时看,有点忙不过来,还是得一个一个来

发表于 2021-2-7 15:20 |显示全部楼层
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在Business和IT做DA/DE,同一级别的岗位上,偏技术性的方向收入还是比偏业务方向的高不少。主要的原因还是业务上的话,虽然也在不停的发展,基本的业务逻辑却还是一直保留着延续性,已经积累了很多的人力资源;而IT本来就是近二三十年的告诉发展,每个领域也一直推陈出新,不停的向前发展,于是这一方面的人才储备(特别时新技术)一直处于很缺的状态。比如前面说的Business SME,收入和技术类的Data Engineer/Analyst相比较,收入差不多得差一个职位级别。

另一方面,Business的业务等职业发展,也有非常大的优势,就是有清晰且明确的上升通道,每个业务的顶端,都能达到非常高的层级。而新型的技术类,虽然扮演者越来越重要的位置,却由于没有在传统公司架构中一直占有一席之地,这个职业的发展和向上走的通道很难在短期内能够有很大的提高。比如在IT部门中,Data或者Analytics的顶端几乎不可能拿到CIO的位置,很多的时候,是之下一级甚至二级的部门而已。

这个就是IT方向薪资很高,特别是资深的合同工,却没有很高职位的机会。另外的一点是,以IT related topic建立起来的business case,比较能拿到多一些的项目的基金。而Business related topic在分析这块的,除非涉及到strategy & transformation,拿到多一点的项目基金的机会小了很多。

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发表于 2021-2-7 15:26 |显示全部楼层
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接下来需要学习一些关于ETL方面的知识,特别是现在市场上比较热门的Data Lake和ETL的技术,AWS, Redshift, Matillion, Snowlake等。想深入了解和能够进行基本的操作。

请大家介绍一些比较好的课程!

发表于 2021-2-7 22:16 来自手机 |显示全部楼层
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Data visualisation的课程算是很快的过了一遍了。接下来两周多争取把几个作业要做的projects做了,争取一个月内完成课程,然后下一个topic
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发表于 2021-2-8 15:05 |显示全部楼层
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会计出身,想像数据分析转型,楼主能给点意见吗?谢谢

发表于 2021-2-9 00:01 |显示全部楼层
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完成了Udacity Data Visualisation第一个小项目,用Flights的数据做了两个Sheets和一个Dashboard做出展示。

觉得名校的Professional Certificate还是有一定的光环和加成的。Enrol了ColumbiaX的一个课程,Data Science for Executives。读完可以拿到Professional Certificate。学校和课程名字都非常好,适合现阶段的需求和未来求职的方向。而且还便宜,$400以内。就是四个月的时间,每周学习5-7小时。想深入学习这方面的朋友,mitX有个很深入的MicroMaster,五门课,每周十五个小时以上,接近一年的课程。

发表于 2021-2-9 10:52 |显示全部楼层
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数据分析的行业专业性特别强,楼主最好想清楚自己要做技术还是分析,无论哪个方向,赶紧想办法开始工作才是最重要的,工作中再去学习需要的知识,但是入行数据分析,就很可能被行业限制住,比如做了几年医学数据,再想去金融领域那也是不太现实的,澳洲市场小,如果行业没选好选择会很受限,而做data engineer就相对通用一些,但是就是要不停的学习新技术。
Tableau和PowerBI这些工具学起来很快的,完全没必要专门去听课学,真碰到了,google一下就搞定了,而且很有可能楼主学了这个学了那个,工作中却用了完全不一样的工具,继续重新学,以前学的不用也就忘了。
最后,个人感觉看书比听课效率高一些,祝楼主好运

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发表于 2021-2-9 22:18 |显示全部楼层
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似水骄阳 发表于 2021-2-8 15:05
会计出身,想像数据分析转型,楼主能给点意见吗?谢谢

你的职业目标是什么呢?如果是管理会计,FP&A或者Finance Business Partner,那么转型数据分析应该比较顺畅,毕竟熟悉了上层和Commercial要什么,多学学Data Visualisation,把各种报表做的超好看,是很大的优势哈。转为Reporting & Analytics也很容易的。

如果有着一颗IT技术的心,学学SQL,Excel VBA和Python这些编程语言,那么能够理解数据源,从数据库直接调用数据的话,也就直接做成Data Analyst了。

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发表于 2021-2-10 22:48 |显示全部楼层
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看了edX的如何上好网课的视频课,包括如何休息好,如何管理好学习进度,如何和老师和学院互动等。edX作为非盈利组织,提高了非常高质量的课程的。很感谢这些名牌大学提供那么多的好课程。

看如何上好网课可以顺便放松一些,也意识到之前几周强度太大。在工作之后,连续两周多每周超过二十个小时很紧密的学习,有点超负荷了,恢复恢复。需要劳逸结合,有耐心些找到平衡的学习节奏
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发表于 2021-2-12 08:04 |显示全部楼层
此文章由 terrysu 原创或转贴,不代表本站立场和观点,版权归 oursteps.com.au 和作者 terrysu 所有!转贴必须注明作者、出处和本声明,并保持内容完整
楼主讲解的很详细。目前的公司里就是被定位在BA,DA的位置,尴尬的是没有DE给支持,只能自己慢慢的摸索数据库结构,去追着问数据的含义。还有一个难题,公司里的高层觉得你会数据,就把IT不愿意接的活,一股脑推给我,要我去挖数据. 然后就得再追着IT要某个页面后的query,或者原始数据。再加上IT部门特NB哄哄,从来都是邮件石沉大海不回复。如果自己能找到的数据,基本不去IT要,这样的日子真的很难熬,明明title是BA,好像不是干着BA的活。
之前在公司会计有多年经验,会Power BI ,SQL(SQL用的多的主要是查询,网上刷力扣,牛客题自学的)。
目前想换工作,有什么好的建议,公司岗位,以及skillset有需要补充的,谢谢

发表于 2021-2-12 08:43 来自手机 |显示全部楼层
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hxsh2000 发表于 2021-2-4 19:53
明天跟Business和IT team开会,然后确定和讨论整个Operating Model。成功的话整个Data & Analytics开发过程 ...

business和IT都buy in了吗

发表于 2021-2-12 18:54 |显示全部楼层
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yzh1999 发表于 2021-2-12 08:43
business和IT都buy in了吗

哈哈,肯定没那么快,算是一个kick start的会议,接下来一段时间继续讨论如何和区分各个小块。这种跨部门的合作和区分责任义务的讨论,会很漫长和艰辛的,还设计到预算和资源。我把那个技能图展示了,让大家都清楚需要讨论的范围,接着大家都做自己认可的合作模型,然后继续探讨可能性。