Data Analyst 營銷數據分析師入行指南

　　1、Customer Churn Analysis

　　CHURN這個詞,大意是不再續約或者購買原有的服務。這個分析基本上在大一點的公司里都經常要用到。因為業界一般認為，留住一個忠實的老客戶，比去獲取一個新客戶，對公司的價值更大，所以公司會希望能盡可能詳細地知道老客戶為什么流失。customer churn analysis就是針對這個問題建模分析。公司會收集各種能收集到的與客戶有關的變量，比如年齡，種族，家庭是租房還是買房等等，然后用這些變量去建模分析。常用的方法一般是logistic regression, decision tree, random forest等等。這些方法，在coursera上Andrew Ng(吳恩達)的machine learning課里都有講述，如果你想大致了解一下，完全可以很快地自學掌握。

　　2、Marketing Mix Modeling (MMM)

　　MMM差不多是營銷分析的必備技能。營銷發展到今天，公司都希望知道自己花在營銷上的'錢，哪些真正地派上了用場。比如在不同的平臺上(broadcast、cable、social media websites等等)投放的廣告，哪個的效果比較好，這時候就需要收集不同平臺的數據來分析。MMM里最常用的方法大概算是adstock model了，就是用一個adstock時間函數來代表廣告在不同時間里在人群中的剩余反響，而這個adstock函數則由不同平臺的廣告來影響。具體的方法論大家用adstock model搜索，能找到很多實例。另一個現在開始流行的方法是attribution models，更加復雜一些，感興趣的同學也可以找找相關的例子看一看。這些方法在面試中都是很有可能被問到的。

　　3、Time Series Forecasting

　　時間序列分析，在拼網站流量的公司里尤其常用，因為公司經常要預測未來短期的網站訪問量，這時就需要用歷史數據來建模預測。最常用的方法有ARIMA模型和dynamic linear model。ARIMA相對更容易學一些。搜索一下econometricsacademy，你就能找到很淺顯易懂和ARIMA教學課件和實例。dynamic linear model相對復雜一些，尤其是背景知識，很多時候需要用到kalman filter。但現在的sas和r都有提供專門的package，就像一個黑盒子，建模的人有時也不一定要對基礎知識了解得太深刻，就能直接用這些現成的package來建模分析。你更多需要關注的，反而是怎么去解釋得到的結果，能不能讓結果使人信服。

　　以上就是簡單地介紹了一些相關工作中要解決的問題，感興趣的朋友完全可以通過一些自學，以及用一些實例來自己編程解決，以此來熟悉這些方法。基本上，如果你在簡歷里提到自己有以上這幾方面的經驗和能力，拿到一份面試，應該不是很難。當然要將面試轉化成最后的OFFER，還是要更深刻地去理解這些方法背后的理論知識，但這些，其實是可以在工作中慢慢積累的。希望感興趣的朋友，能以此作為一個起點，慢慢培養自己的相關能力，最終找到心儀的工作。

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