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❑作为企业数据化运营的第一线，业务团队（业务部门）和团队成员优秀的数据分析意识和能力可以及时、准确地预警和反馈数据化运营中的业务建议，从而显著提升数据分析部门和数据分析师的方案、结论、模型与业务场景的融合性和匹配度。一个有效的数据分析方案、结论、模型一定是需要在业务实践中不断完善、不断修正的，这样才能不断贴近业务实践场景，而这都离不开业务团队强大的数据分析意识和能力。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 14.2 数据分析师在业务团队数据分析意识能力培养中的作用
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在业务团队数据意识和能力的培养上，作为企业，肩负着推动、倡导和布道的责任。首先，企业的管理层要承担着倡导和推动的责任，这很重要，因为没有来自企业高层的大力倡导和推动，业务团队不可能自觉、有效地培养和提高数据分析意识和能力；与企业管理层责任同样重要的就是数据分析师在其中所承担的布道责任，包括亲自深入业务团队工作中，言传身教，真正把业务团队数据分析意识和能力的培养当成自己义不容辞的责任和义务等。具体来说，数据分析师的作用主要表现在以下几个方面：
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❑数据分析师是培养业务团队数据分析意识和能力的最主要、最直接、最核心的力量。诚然，企业可以有很多途径和方法去提高业务团队的数据分析意识和能力，比如请社会上的专家来对业务团队进行相关的培训，比如送部分员工去其他企业参观学习等，诸如此类不一而足。但是，所有这些途径和方法都比不上企业内部的数据分析师对业务团队的相关推动、引导和培养，这样更直接、更核心、更有效。因为只有企业自己的数据分析师才最了解企业数据化运营的真实场景和所存在的问题，只有企业自己的数据分析师才最清楚业务团队在平时工作中所具有的数据分析意识和真实的能力。数据分析师既有数据分析挖掘的专业技能和思路，又切实了解企业真实数据化运营中的问题，同时还跟具体的业务团队工作在一起，合作在一起，他们自然是业务团队数据分析意识和能力培养的最直接、最有效、最核心的力量和资源。
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❑数据分析师对业务团队数据分析意识和能力的培养最贴近业务需求、最贴近业务场景，因而最具有生产力。因为数据分析师所做的数据分析结论、模型、建议都会通过业务团队的落地应用得到检验和价值体现。在这些具体应用的执行过程中，数据分析师最清楚业务团队应该如何应用分析产出物，因此数据分析师对于业务团队的数据分析意识和能力的培养最贴近实战，最贴近真实业务场景，而且对业务团队的帮助最大、最有效，且最具有生产力。
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❑数据分析师对业务团队数据分析意识和能力的培养最符合数据化运营的本质和需要。现代企业数据化运营的内涵就是全员参与、共同配合，就是数据应用的效应最大化。由数据分析师来对业务团队数据分析意识和能力进行培养就是全员参与的具体体现，就是协同配合的生动写照。教学相长，这种方式对业务团队的提升来说是善莫大焉，那对于数据分析师自己专业能力的提升不亦是善莫大焉吗？
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 14.3 数据分析师如何培养业务团队的数据分析意识和能力
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在培养业务团队的数据分析意识和能力时，数据分析师必须有目的、有计划、有章法，下面列举了一些数据分析师应注意的要点，如果这些要点能得到数据分析师的有效参考和借鉴，会更有效地加强业务团队数据分析意识和提高分析能力，从而更有效地提升企业的数据化运营落地应用的效果。具体内容如下：
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❑培养的内容与业务团队的日常工作相结合。数据分析师不能为了培养而培养，而是要考虑提升业务团队整体的数据应用能力，从而最终提升企业的数据化运营落地应用的效果。因此，培养、培训的内容应该紧贴业务团队的日常工作，只有跟日常工作密切联系的培养和培训才能真正启发、帮助业务团队，才可以有效提升业务团队的工作质量。
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❑技能的培养与氛围环境的培养相结合。橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳，可见环境和氛围对于事物的影响是巨大的。数据分析师应注意在业务团队里逐渐培养，并最终养成数据分析的环境和氛围。举例来说，如果能在业务团队成员之间定期开展有关数据分析的分享和交流活动，在业务周会上专门设立一个数据分析分享和讨论的专题，可以使业务团队逐步养成数据分析的习惯和风气，对于单纯的数据分析技能的提升有十分积极的促进作用。
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❑技能的培养与意识的培养相结合。数据分析的技能固然重要，固然需要培养和锻炼，但数据分析的意识更加重要，而且这种意识的培养比单纯的技能培养要困难得多。关于数据分析意识的培养，将在第16章做详细讲解，在这里就不赘述了。需要提醒数据分析师注意的是，在对业务团队数据分析能力的培养中，技能的培养和意识的培养要协同进行，不能忽视任何一方。
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❑阶段性的培养与长期的目标相结合。培养业务团队的数据分析能力是个长期渐进的过程，作为布道者的数据分析师既要有一个长期的规划和安排，又要将这个长期规划一步一个脚印地具体落实到阶段性目标中，这就是所谓的目标分解。一方面，阶段性的培养目标是达成长期目标的必由之路，不积跬步，无以成千里；另一方面，长期的目标可以矫正、指导具体的阶段性目标的达成。两者相辅相成，相得益彰。
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❑数据技能的培养与业务管理的落实相结合。如果没有业务方相应的管理手段和措施来配合，单纯的教与学，其效果远不如有业务方强力的管理措施支持来得有力、来得显著。每个人或多或少都会有点惰性，每个人面对新知识的吸收和应用时或多或少都会有点畏难情绪。所以，在培养数据分析意识和能力的基础上，辅之以业务部门的具体管理制度和措施加以推动，是贯彻落实应用分析能力的有效保障。对此，数据分析师要和业务团队的相关主管达成共识，这样才能促进和保障业务团队所培训的数据分析能力真正得到应用，真正有效服务于业务实践。这里提到的管理制度通常包括业务团队每周的数据分析分享会，以及在业务团队成员的工作考评中设立一个固定的项与员工自主性的数据分析成果挂钩等。总而言之，只有得到业务团队相关管理制度和措施的支持，业务团队数据分析能力的培养才能够有效落实于业务实践。能力得到提升才是真本领，才表示培训的内容真正为业务团队所掌握和消化了。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 14.4 数据分析师培养业务团队数据分析意识能力的案例分享
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14.4.1 案例背景
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某电商平台的运营团队负责多种在线产品在平台上的运营和推广工作，由于同时运营着多种产品，运营团队对于每种产品最适合的运营方式不太清楚，这里的运营方式包括运营的通道、位置、手段、文案、噱头等运营中可以优化、选择的各种方式。运营团队如果对于每种产品最适合的运营方式不太清楚，会导致以下两个严重的后果：
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❑因为心中无底，所以在运营之前对于具体运营方案的设计没有一个清晰的判断，运营方案的设计带有较多的盲目性，而这又导致具体应用的方案效率低下。
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❑因为心中无底，所以常常不可避免地造成运营资源的浪费。
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