製品運用におけるデータ分析の実行方法(データ分析の初心者で、プロジェクト経験が十分でない?心配しないでください。この記事は、あなたの視野を広げるのに役立ちます)

製品運用におけるデータ分析の実行方法(データ分析の初心者で、プロジェクト経験が十分でない?心配しないでください。この記事は、あなたの視野を広げるのに役立ちます)

完全なプロジェクト経験がないデータ分析初心者ですか?心配しないでください。この記事はあなたの心を開くのに役立ちます

今日はプロジェクトの経験についてお話ししましょう。では、早速ジョークを一つ言わせてください。

このジョークはもともと、試験重視の教育制度を風刺するために使われていました。英語を知っているからといって、英語でコミュニケーションできるというわけではありません。この原則は職場にも当てはまる

何かのやり方を知っているからといって、それができるとは限りません。

何かができるということを証明する最良の方法は、実際にそれを実行することです。これがプロジェクト経験の重要性です。

考えてみてください。次のどれがプロジェクト経験だと思いますか?

  • 毎日のデータレポートの作成と配信を担当します。
  • 運用活動に対するデータサポートを提供し、8 つの一時的なデータ収集タスクを完了します。
  • 余暇には、自分の興味に基づいてユーザー分析を実施しました。半年後、グループ A のコンバージョンの可能性が高いことがわかりました。分析レポートを作成し、それを実装することに成功しました。
  • 寝る前にHonor of Kingsをプレイし、Star Gloryレベルに到達してから寝るつもりでした。 5試合を終えて、無事に勝ち進みました。

答えは後で明らかにされますが、まずはプロジェクトが何であるかについて話しましょう。

プロジェクトとは、一定の制約(限られた時間、リソースなど)の下で明確な目標を持つ 1 回限りのタスクです。

いくつかの重要なポイントに注意する

  • 明確な目標
  • 制限
  • 1回限りのタスク

あなたが行うすべてのことがプロジェクトと呼べるわけではありません。

プロジェクトに対応するのが日々の仕事です。プロジェクトは固有のタスクであり、日々の作業は継続的かつ繰り返し行われるアクティビティです。

プロジェクトと日常業務の関係をよりよく理解するために、表を使用して説明してみましょう。

比較する

プロジェクト

日々の仕事

目的

特別

従来の

時間

限定

比較的無限

管理方法

リスク

決定論

連続

一度

再現性

特性

ユニークさ

普遍

評価指標

目標志向

効率性と有効性

リソース要件

変動性

安定性

あなたが実行した「プロジェクト」の価値は、あなたが実行した「日常の仕事」の価値とは異なります。

日々の仕事は確実性と反復性が特徴です。その目的は会社の正常な運営を確保することであり、そのためその行動は標準化されており、比較的簡単です。誰かを見つけて、数日間トレーニングすれば、すぐに仕事を始めることができます。

プロジェクトは特定の目標を達成するために実行され、通常は日常業務よりも複雑で困難な新しい問題です。同時に、このプロジェクトは新たな可能性を生み出し、企業の事業発展にとってより価値のあるものとなります。

したがって、仕事のどの部分がプロジェクトであるかを識別し、日常業務よりもプロジェクトに多くの時間を費やす必要があります。

プロジェクトの定義を理解したところで、前回のケースを振り返ってみましょう。

最初のケースは日次データレポートです。一般的に、この種の日報の指標とディメンションは固定されていますが、毎日手動で更新する必要があります。この作業は確定的かつ反復的なため、日常業務に属します。

2つ目は一時的なデータ収集です。各データ収集は反復的ではありませんが、作業内容は決定論的であり、複雑なリソース要件を伴わないため、これも日常的な作業です。

3 番目の調査と分析はすでにプロジェクトに非常に似ていますが、まだプロジェクトではありません。この研究には明確な期限はなく、特定の分析目的もなく、単なる興味と趣味で行われているため、この事例は仕事には属さず、つまり日常業務でもプロジェクトでもなく、研究テーマです。

最後のケースはHonor of Kingsをプレイすることです。ゲームをプレイしているように見えますが、このケースは実際にはプロジェクトです。このプロジェクトには、「Star Glory に到達する」という明確な目標と、「就寝前」という時間制限があります。プロジェクトの実施は決定論的ではなく、プロジェクトの目標は最終的に達成されました。これはプロジェクトです。

したがって、プロジェクトは必ずしもハイエンドなものである必要はありません。人生にはさまざまなプロジェクトがあります。

私たちが日々行っている仕事は、データ収集、レポート作成、日々のデータ報告など、非常に細かいことが多いです。本当にプロジェクトと呼べるものはほとんどありません。そのため、履歴書を書くときに長い間考えた結果、プロジェクト経験ではなく、職務経験だけを書くことにしました。

では、プロジェクトの経験はどこから来るのでしょうか?ここに 2 つの方法があります。

実際、さらにいくつかの「なぜ」を尋ねるだけで、日々の仕事をプロジェクトに変えることができます。

日常業務は特定のプロジェクトのサブプロジェクトであることが多いため、さらに質問をすることでサブプロジェクトの意味を見つけ、日常業務を特定のプロジェクトの一部に変換することができます。

変革前: 毎日の業務運営レポートの送信を担当。

変革後:xx年x月に、「VIP会員1年間購入で1年間無料」プロモーションをサポートするために、既存の日報フォーマットを最適化し、xxディメンションとxx指標を追加し、チャネルAの高品質をタイムリーに発見して配信を拡大し、最終的にイベントの売上を20%増加させました。

上記のケースでは、日報の変換と最適化がプロジェクトですが、このプロジェクトは非常に小さく、あまり価値を反映していません。

では、このプロジェクトのより大きな価値をどのように見つければよいのでしょうか?解決策は、これを大規模なプロジェクトにすることです。

例えば:

  • 後続のすべてのアクティビティを迅速に再利用できるように、一般的な運用アクティビティ データ分析システムを構築します。
  • 共通データベースを構築し、共通のマーケティング キャンペーン レポートを作成することで、毎回レポートを再構築する必要がなくなります。
  • チームのデータ分析能力を強化するために、製品操作のトレーニングを提供します。

これらのプロジェクトは、オリジナルの日報をベースに開発されており、日報業務のアップグレード版です。データ分析の初心者は大きなプロジェクトを獲得できないことが多いですが、こうした日々の作業を通じて、自ら大きなプロジェクトを完了することができます。

最後に、履歴書にプロジェクト経験をどのように書くかについて説明します。

履歴書に記載するプロジェクト経験には、少なくとも以下の内容が含まれている必要があります。

このプロジェクトが何であるかを明確にしてください。

xx年x月と書くだけでは不十分です。開始時間と終了時間の範囲を明確に記述するようにしてください。

プロジェクトの紹介には簡潔な言葉を使用し、専門用語を多用しないようにし、ビジネスの背景とプロジェクトで解決できるビジネス上の問題について説明するようにします。たとえば、「データベースの再構築」や「効率化」といった記述は、依然として技術的な観点からのものです。なぜ今、ビジネスでデータ取得効率を改善する必要があるのか​​、そしてその改善がビジネスに何をもたらすのかを説明する必要があります。

たとえば、革新的なビジネスはトラフィック生成効果は良好ですが、粘着性を高める手段がありません。ビジネスチームは、効果的な運用アクションを見つけるために運用実験を実施することにしました。しかし、現在のデータ インフラストラクチャでは、1 か月あたり 3 ~ 4 件の実験しかサポートできないため、ビジネス効率に大きな影響が出ています。月10回の運用実験を行うという目標を達成するために、基礎データを再構築するプロジェクトが開始されました。

求職者が人事部に紹介する際に重点的に伝えるべき内容です。彼らは、自分たちのアイデンティティと責任を説明し、仕事上の困難と重要なポイント、そして問題を解決する方法を強調する必要があります。

アイデンティティにはいくつかの種類があります。

  1. ホスト: プロジェクトをホストするということは、複数人によるプロジェクトのプロジェクト リーダーになることを意味します。
  2. 独立して実施: これは 1 人で取り組むプロジェクトです。
  3. 参加: 複数人でのプロジェクトに参加する。

プロジェクトの最終的な完了状況と目標が達成されたかどうか。この部分では、プロジェクトの結果の表示に重点を置き、スキル関連のキーワードを強調表示することもできます。たとえば、最新の技術的手法を使用することです。

上記のコンテンツを組み合わせると、プロジェクト体験は空欄を埋めるのと同じくらい簡単になります。

運用データ基盤モデル最適化プロジェクト:xx年x月からxx年x月まで、迅速なビジネス反復のニーズに対応するため、運用アクティビティデータの基盤再構築プロジェクトを独自に実施し、最終的にアクティビティデータ取得の効率を100%向上させ、月間10回のアクティビティ実験という目標を達成しました。

よくある誤解についてお話ししましょう。

複雑さはプロジェクトの品質を判断する基準ではありませんが、目標の達成は基準となります。 「必要がない限りエンティティを追加しないでください。」簡単な方法で問題を解決できる場合は、複雑な方法にする必要はありません。この点で最も打撃を受けるのは機械学習モデルです。卒業生は実践的なプロジェクト経験がないため、さまざまな難しいモデルを使用してオンラインプロジェクトを再度行うことを好みます。実際、これによって必ずしもポイントが加算されるわけではありません。

プロジェクトで使用されている方法が実際に難易度が低い場合、面接官はプロジェクトの難易度を感じていないと直接言うことがあります。一部のプロジェクトの難しさは、テクノロジーではなく、チーム間のコミュニケーション、時間の制約、リソースの制限にあります。

現在の選択は、その時点のリソース制約に基づいて行われたこと、そしてこの選択によって目標が十分に達成されることを強調できます。

プロジェクトは数多くあるよりも、洗練されているべきです。 1 つまたは 2 つのプロジェクトを紹介することに集中し、多くても 3 つまでにしてください。

仕事の能力を証明したいなら、3つのプロジェクトで十分です。より多くのプロジェクトが焦点が定まっていないように思われるでしょう。

複数のプロジェクトが類似している場合は、要約する能力が不足していることを示します。複数のプロジェクトが異なる方向性を持っている場合、職務経験が多岐にわたり、詳細ではないと思われてしまう可能性があります。

だから、少ない方が良いのです。

書きたい素晴らしいプロジェクトがたくさんあると感じたらどうしますか?

私たちのキャリアにはハイライトはほとんどありません。数が多すぎる場合は、光があまり強くないことを意味します。背の低い人でも、みんな背が高く見える。

プロジェクトに単独で取り組むことは、必ずしもプロジェクトに参加することよりも優れているとは限りません。プロジェクトを独立して引き受けることは、個人の仕事能力が優れていることを証明できますが、そのようなプロジェクトではコミュニケーションが少なく、プロジェクトの複雑さは一般的にそれほど高くありません。

大きなプロジェクトに参加する場合、たとえその一部だけを担当するとしても、難しいことではありません。ただし、このプロセスでは、複数回のコミュニケーションに参加し、大規模プロジェクトの運用モードを理解することになります。こうした経験はもっと役に立つかもしれません。

プロジェクトは履歴書を強化する上で重要な要素です。日々の仕事が数字を集めてレポートを作るだけのものであっても、よく考えれば良いプロジェクトを見つけることができます。

公開アカウントLovedataより転載

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