如果你懂Python，你能做市场分析吗？具备这五项技能是一个优秀的市场分析经理

  当市场营销总监越来越倾向于数据管理时，市场营销计划（CMOS）越来越多。通过对数据的分析，了解用户的目的和心理，从而采取不同的营销策略。因此，市场营销分析工具师在团队中的需求越来越大。

市场分析经理必须具备哪些技能？

除了必要的技能（通常包括基本的统计工作、熟练使用相关工具、整理平台数据和应用商业数学知识）外，今天我们将介绍另外五项关键技能，这些技能可以使你成为营销团队中数据驱动的不可或缺的角色之一。早些时候，IBM对700多个CMOS进行了专业调查。根据调查，今年的四大优先事项之一是“为每一个营销决策注入数据驱动的思维”。

大家都知道，现在每个营销团队都需要一个营销分析经理。而且可以肯定的是，这些人非常擅长数据处理和统计分析，能够从大量数据中提取一些智能化的结果，并将其转化为有用的见解，传递给CMO和整个团队，以便他们能够在具体的营销计划中加以运用。

还有什么？还有什么能让营销分析师变得更好？最优秀的市场分析经理有哪些差异化技能？敲黑板，想升职加薪，把笔记本准备好！本文旨在找出启发式方法与市场分析法的区别。启发式并不保证最优或完美，但足以实现眼前的目标。

为什么这个听起来很棒的技能如此重要？因为所有的数据都很复杂，而且许多广告活动、特别分析或报告要求都会出现在市场分析人员面前，因此良好的理解和进一步的灵感是这个角色的基本技能之一。例如，CMP最近推出的广告销量并不高。作为数据分析师，可以从与销量直接相关的指标入手，看看网站的访问量和停留时间是否有异常，然后再检查搜索量是否过低或曝光量不足。

优秀的数据分析员不仅发现数据并将其交给CMO和营销团队，而且更关注后者的结果。希望分析师提供的相关报告能够对数据进行洞察和建设性的建议，从而促进更成功的营销效果。这就是一个好的市场分析经理和一个普通的市场分析师的区别。构造非结构化的

数据不仅仅是表中的数字。在全渠道营销环境下，营销人员往往面临数据泛滥的局面，这些数据往往以各种形式出现。

其中，最常见的是社交媒体的评论数据，通常被称为非结构化数据。例如，社交媒体上的评论、网站上的留言、CRM系统中的评论都是文字，不像阿拉伯数字。

在这种情况下，市场分析经理需要将这些非结构化数据转换为结构化数据（数字），以便进一步分析。在整个工作流程中，有太多的细节需要市场分析经理来参与CMO的工作。因此，在全渠道营销环境下，对结构化和非结构化数据具有敏锐的洞察力和分析能力是优秀营销分析管理者的重要表现。数据清理数据交换，有时称为数据清理，是将数据从一种“原始”数据形式转换为另一种形式的过程，以便使其更适合各种下游用途，例如分析。

在清理过程中，您将面临一堆混乱的数据。这些数据包含缺失的值、不一致的字符串格式（如“New York”和“New York”和“NY”）数据格式（“2015-03-26”、“03/26/2015”、“UNIX时间”、“时间戳”等），可以说是耗时耗力。清理数据的好处是：

这就像在家里定期清理一样，但清理是一项技术性工作。打扫干净后，有些人的家是干净整洁的；然而，有些人的家在打扫之后仍然很乱！数据清理的关键是如何将这些“不完善”的数据转化为可用于实际工作的数据，这是营销数据分析师需要改进的“技术活”。讲故事的能力