互聯網行業(yè)從業(yè)近7年，電商大數據相關從業(yè)經驗3年，目前負責一電商公司大數據部門，包括數據分析團隊，一些想法可以分享一下。

目前來看，大部分電商公司都配備了數據分析人員，比如我司，200多號人，大數據&AI團隊十幾個人，其中包括數據分析師5-6個人。

而數據分析師的職責大部分在于對于業(yè)務的洞察，提供數據分析報表，為公司的業(yè)務運作和經營提供數據分析依據，偶爾還有對于公司的決策提供邏輯。

但水很深。

有一句話不知道有沒有聽到過“數據是一個任人裝扮的小姑娘”，在電商行業(yè)尤其明顯。

所以對于電商的數據分析來看，不是說具體如何分析，而是說具體數據對于誰是有用的，而使用數據的人是否是真正想做事，還是說為了糊弄上級，或者說體現業(yè)績的，這里頭門道太多，涉及的利益也很多。

以銷售金額為例，隨便更改一下口徑，其最終的業(yè)績就很不一樣，而對于那些不了解數據的人來說，表明上業(yè)績增長了，但明白人知道看似增長的數據實際上代表著什么。

而對于不同的業(yè)務部門來說，知道用哪些對自己有利的數據去做匯報，而對于不懂數據的人來說實際上是很難發(fā)現問題的。

所以，經常會出現，每個部門感覺業(yè)務數據完成的很好，都達標了甚至超額完成了，但公司整體運作實際上并不是很好，甚至隱藏了很多雷點，整體的經營也沒有感覺很好。

這就是打了一個認知差，所以，多了解一下數據構造，數據指標的構成，數據分析的基本邏輯，沒有毛病，就算不去騙人，也避免被人忽悠。

再說下發(fā)展，目前的情況大概是如此，但從后續(xù)的發(fā)展角度來看，每個公司配備數據應該是個常態(tài)，畢竟再往后發(fā)展都是一個高效的節(jié)奏，而數據的分析則不可缺少。

但如果從崗位推薦來看，更推薦算法相關，未來通過算法來提升效率，提升效果應該是個妥妥的路子了，當然數據分析也是算法落地的重要支撐。

具體走那個路子，大數據開發(fā)/算法/數據分析?我覺得是需要結合自身的興趣來看的。

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本文來源： 電商數據分析這個行業(yè)如何？