我本科读的是电子信息工程专业，CDA数据分析师一级持证人，曾在某500强制造业企业担任IT方向的数据分析，后在某互联网公司承担业务侧的相关数据分析工作。
这两段经历使我对传统制造业数据属性及流转具备深入理解，同时可以协作并独立完成对各阶段数据的分析，出具数据分析报告，完成设计可视化看板等，另外也了解互联网企业的业务数据流，根据业务痛点快速定位并进行系统性分析，给予业务侧数据支持及决策方向。
前段时间是秋招最火的时期，很多想做数据分析的学弟学妹有offer了会问我选哪个？因为我有在制造业、互联网企业都工作过，所以我对未来他们面临的挑战更了解，具体选哪个我没法帮着做决定，但是我可以简单说说这两种类型公司数据分析岗的差异。
传统造业大部分数据均来自于企业内部，像一些产品的生产流程等，数据的准确性较高，而互联网企业的数据主要来自于网页，APP等，获取的方式不同准确性也有差异。
传统企业大量的数据主要来源于生产线前采购的一部分，互联网企业每天各个节点产生的数据量都很大，从而对于采用分布式存储也有差异，另外还有数据类型和产品性质等也是有较大差异的，传统企业主要是结构化数据，而且产品也有完整的生命周期比较符合市场发展规律。下面这个图就是，2022年对我们某款季节性商品的销量预测分析。
在传统制造业企业中，数据清洗耗时最多。
由于传统制造业起初的数智化程度不够完善，在进行数据分析的过程中总会遇到一些比较难处理的问题，数据孤岛难打通，对积累下来的数据资产的利用率低，很多环节存在数据空白，核心问题在于部门之间未打通，形成沟通屏障。像数据的统一性，唯一性不达标之类的，使得在前期数据分析过程中花费较大时间进行数据清洗，再利用有效的数据进行专题性分析。
举个简单的例子，在做某地区销量下滑原因溯因时，先对这个地区的在售和历史产品的SKU，SPU等维度入手，带出对应的销量，收入，成本等度量分别进行横向和纵向分析，发现问题进行深耕。
除了整体销售额、销量角度出发分析数据，我们可以从产品线角度分析销售数据，从产品结构看重点产品和产品成长的合理性，企业的利润源和销售量是否对应。
比如说在各个产品间进行比较，发现离群的产品后单独查看其各阶段转化及风格属性等，确定原因，同时也会与市场趋势和标准进行对比。
多角度定位具体的影响因素，提出应对方向及策略，最后形成报告进行汇报，赋能于业务，来规划调整企业未来的产品结构，使其销量回归正轨，改善市场状态。
对于刚参加工作的年轻人，可能只了解大学的知识，对各行业的业务知识理解是完全不够的。这就会产生一个问题就是业务人员提出的问题或者要求，理解起来很困难。
我真的很建议大家考过CDA数据分析师，先把各种业务分析模型学会，有这些业务分析模型做基础，可以更快地掌握不同行业的业务特点和需求。例如，RFM模型帮助我们分析客户价值，CLV模型关注客户终身价值，而SWOT模型则用于评估企业的优势、劣势、机会和威胁。扫码CDA认证小程序，这个小程序里提供了丰富的学习资料，包括考试大纲、学习资料和模拟题。
因为对传统制造业企业了解比较多，再和大家讲讲如果在这样的企业中工作，会遇到的问题。目前大部分传统企业已经开始逐步完成数智化转型，这也是传统企业必然的发展路线。
从调研的数据来看，不论是在转型前还是在转型过程中，传统制造业企业都存在着人才流失的问题。
主要有着几个方面原因：薪资水平较低，工作相对繁琐，发展空间较小，因为在转型过程中难免会有些工作方式及内容上的转变，传统企业老员工居多，涨薪幅度较低，相对技术技能也并非前沿，这样使得企业无法留住年轻资源，而老员工又会由于工作方式及工作量的变化未能及时适应而选择离职。
针对这类情况，有些公司采用减少不良资产、提高薪资水平，均衡新老员工工作状态改善工作环境，聘请技术人才或提升员工整体技术水平，让新老员工看到企业发展空间等等，争取在完成企业转型的目标下控制企业成本，同时降低企业的离职率。
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