你能用Python做市场分析吗？具备这五项技能的人是一名优秀的市场分析经理

  如今，越来越多的首席营销官（CMOS）在制定营销计划时更倾向于数据导向。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，团队对全网营销推广人才的需求也在不断增长

  除了必要的技能（通常包括基础统计工作、相关工具的熟练使用、平台数据的整理和商业数学知识的应用）外，营销分析经理还必须具备哪些技能

  ，今天我们要介绍另外五项关键技能，这五项技能可以让您成为数据驱动营销团队中不可或缺的人物之一。在调查中，受访的CMOS认为，今年最重要的四个重点之一是“将数据驱动的思维注入每一个营销决策中”

  众所周知，如今每个营销团队都需要一名营销分析经理。当然，这些人非常擅长处理数字和统计分析。他们可以从大量数据中提取一些智能结果，并将其转化为对首席营销官和整个团队有用的见解，以便在具体的营销计划中使用，但还有什么？还有什么能让营销分析师变得更好？最优秀的营销分析经理有哪些不同的技能？敲敲黑板，那些想得到升职和加薪的人都准备好了笔记本

  营销分析经理必须具备五种辨别能力

  启发式

  启发式技术，通常被称为启发式，是一种非常实用的方法，旨在解决问题，学习，或者用任何方法发现。启发式并不能保证最佳性或完美性，但足以实现眼前的目标

  为什么这种神秘的技能如此重要？因为所有的数据都是复杂的，许多专案、专案分析或报告要求突然出现在营销分析师面前，良好的理解和进一步的启发是角色的基本技能之一

  例如，CMO说，最近一则广告发布后，销量并不高，所以作为数据分析师，我们可以从与销量直接挂钩的指标入手，看看网站的访问量、访问量、停留时间是否有异常，然后我们就可以知道是因为搜索量太少还是曝光率太低了优秀的数据分析师不仅会找出数据并交给CMO和营销团队，对于后者，他们更关注结果，并希望分析人士提供的相关报告能对数据提供洞察和建设性的建议，从而有助于推广更成功的营销成果。这就是一个好的市场分析经理和一个普通的市场分析人员之间的区别。构造非结构化数据不仅仅是表中的数字。在全渠道营销环境下，营销人员经常面临数据泛滥的局面，而这些数据往往以各种形式出现，其中最常见的就是社交媒体评论数据，也就是通常所说的非结构化数据。例如，社交媒体上的评论、网站上的评论、CRM系统中的评论都是文字，不像阿拉伯数字，这种情况下，需要营销分析经理将这种非结构化数据转换成结构化数据（数字）进行进一步分析。在整个工作流程中，有太多这样的细节需要营销分析经理参与到CMO的工作中，因此，在全渠道营销环境下，对结构化和非结构化数据有敏锐的洞察力和分析能力是一个优秀的营销分析经理的重要表现。数据清理，有时也称为数据清理，是将数据从一种“原始”数据形式转换为另一种数据形式的过程，目的是使其更适合于各种下游用途，如分析在清理过程中，您将面临一堆乱七八糟的数据。这些数据包括缺失值、不一致的字符串格式（如“New York”和“New York”以及“NY”）和数据格式（如“2015-03-26”、“03/26/2015”、“UNIX时间”、“时间戳”等），这可以说是费时费力的

  数据清洗的优点如下：

  这就像在家里定期清洗一样，但清洗是一项技术性工作。打扫后，一些人的家干净整洁；但有人打扫，家里看起来很乱！数据清洗的关键是如何将这些“不完善”的数据转化为可以在实际工作中使用的数据