數據時代下最吃香的職聯，答案令人大開眼界？！

祥祥164 · 發表于 2020-5-30 17:44

數據時代下最吃香的職聯，答案令人大開眼界？！

數據師是什么？
雖然數據分析師是新職位，但數據分析或是資料分析的概念一點都不新。公司里面行之有年的職位，不管是行銷、業務、采買、倉管，每個職位都需要數據，也都需要分析。隨著大數據、資料科學、機器學習、AI等新奇的名詞、新技術與新應用出現，所需的知識與技能多到員工爆肝也學不完。因此，數據分析師開始被視為一個獨立的職位，甚至一個獨立部門。
這個業界有什么有名的人物嗎？
三位網站分析界備受尊重并被人熟知的作者：Jim Sterne、Neil Patel and GaryAngel：

吉姆星
Jim Sterne是eMetrics Marketing OptimizationSummit的創辦人、DigitalAnalytics Association的共同創辦人。他是一個國際知名的演說家，也是服務過財富500強和互聯網企業的咨詢師。在二十年間，Jim Sterne專注銷售與行銷，主要是關于衡量一個網站作為維系客戶關系的媒介價值。他寫了5本書，主要關于互聯網行銷、廣告、消費者服務、郵件行銷和網站分析等。

尼爾·帕特爾
Neil Patel是Crazy Egg 和 KISS metrics 兩家公司的共同創辦人。在他創業時期就幫助過很多大企業通過網站提升業務，這些企業包括：亞馬遜、美國線上、通用汽車、惠普和維亞康姆等公司。他不僅在21歲的時候被華爾街日報評為網站分析屆最具影響力的人物之一，而且被企業家雜志評為民族企業家。同時他還被奧巴馬總統授予30歲以下最有效企業家之一。

加里-天使
Gary Angel是Semphonic（一家數位測量和數據分析咨詢公司）的總裁和首席技術官（CTO）。他開創性地推進了功能主義在實操的網站分析領域的發展，并且引領了搜尋引擎行銷分析的創新，將其在網站分析領域和線上行為研究領域上升為有規則可循的和有方法論的分析。他獲得DAA授予的行業最具影響力的杰出貢獻者。
運動分析師又是什么？
雖然國人對于運動分析師這一塊的領域普遍都算陌生，但對歐美國家來說，運動分析師算是相當具有權威性的職業。
政府發行運動彩劵已經超過10年，但國人對運彩的認知依舊不足。在我們團隊的講習，透過講座及課程讓所有人不只能學會運動分析，更可以了解運動分析師在國人的新興市場中扮演如何的角色，也讓所有人了解到，由于團隊已經開始幫助大家與協助推薦分析的服務，因此如果認識我們并好好學習得以后也可以有同樣的出路。另外，由于中國體育彩票已經有許多的投注站，在如此競爭激烈的環境下，如果大家都能夠取得分析證照，相信更能增加國人在運動賽事的樂趣加分。
1）我玩得好好，也會自己看路，為什么還需要分析師
由于這個新興的行業出現的時間不長，大家對于運動分析師還缺乏共同的定義。所以市場上充斥著許多打著運動分析師的名號，到處行騙。這也更讓更多人誤會運動分析師真正的價值。我所在的單位則是獨立的分析部門，協助有需要的人，你可以說我們是輔助單位或是智囊團、師爺類型的角色。可以說我自的服務是數據分析，而我們輔助的你們就是我們的客戶，要怎么了解客戶需求，提供客戶滿意的服務，是我們主要的工作目標。
2）能力需求
有些分析師可以用Excel打天下，有些主要制作資料視覺化圖表，呈現出好懂、美觀，甚至具有互動工具的資料儀表版。運動分析師當然也需要這些技能，當然還要統計和演算法。也更需要即時的資訊，需要馬上分析做成報表。運動分析師是一種高強度的工作，隨時數據更新、發表。運動分析師可以理解成在一堆比賽中發掘未知的商業價值（Unknown Insights）。
3）未知的商業價值是什么？可以說人話嗎？
以亞洲盤為例，每個盤口有許多的球類、電競，包含不同的下注方法、下注種類，我們就需要從客戶喜歡玩的球類及常下注類型作以下分析：
1. 客戶經常下注什么樣的球類？
2. 客戶購買的頻率為何？是贏了馬上買，還是輸了馬上買？
3. 客戶偏好知名聯賽還是野雞賽事？
4. 客戶喜歡當天賽事購買，還是前一天購買？
5. 客戶總是等到知名聯賽開始才下注，或是非知名聯賽開始也會下注？
以上的問題已經很接近我們平常的工作內容，當然這些議題可以一直列下去，至于值不值得做，就看客戶相信我們的程度，舉例來說，今天足球五大聯賽開打了，對于國人球迷們，比較哪一個球隊？如果要下注比較喜歡在哪一個時間點下注？是當天還是前天？
把這些問題弄懂后，給客戶的東西可以更符合客戶需求，達成雙贏的成果。
4）大數據分析
新聞媒體、自媒體很愛用“大數據“來下標題，但我和幾個圈內朋友其實不太用這個詞。
但為了方便說明還是不得不使用。所謂大數據分析的特征有5個V，其中一個是多樣化Variety，就是除了顧客總消費金額外，從其他各個方向判斷杯預測客戶的行為，進而轉換為商業價值。其它V為：大量化（Volume）、價值化（Value）、快速化（Velocity）、真實化（Veracity）。
事情不會永遠那么順利
有陽光的地方就有陰影。我熱愛數據分析，卻也有遇到困難的地方，像是老板覺得數據分析潛力無窮，但不是每次都預測成功。或是明明主隊比較歷害，數據分析后推薦客隊，因與客戶的想法不一樣而蒙受懷疑等等。
可以簡單的說明你們到底如何操作嗎？
可以，這邊以足球為例。對于一場足球比賽，有很多種不同角度的分析方法。首先要知道針對一場比賽兩支隊伍重點分析的內容是什么，這就是大家常說的基本面分析。稍微為您們說明一下，是如何操作分析。
一、一切皆有可能（Nothing is inmpossible）
二*
十二、總得失球情況
十三、聯賽特點
十四、足球區域地理
十五、比賽的性質
十六、臨場分析
十七、球隊雙方的場外關系
上術提到的幾點，基本上可以簡單的了解到，兩隊的場內外的關系、熱度，這場可能要達成的目標，主客場、球員的更換、傷缺，當然這都需要使用專業的工具和經驗輔助下去換算，但是知道這幾點就代表自己可以預測試試。

圖1. 為德甲多特蒙德對上拜仁慕尼黑往績

數據收集目的，除了了解對手球員習性，判斷球隊增加獲勝的機率，更能幫助球員了解自己能力，藉由分析數據提高自己的準確性，為了提升整體棒球的素質。本系統以實際應用在棒球場上為目的，希望對于國人足球分析教育及足球分析素質有正面性的幫助，歡迎加入我們團隊一起學習企鵝：～*～。

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