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在外人看来，在奢侈品行业工作似乎是很神秘的体验，对大多数人也很有吸引力。一些人通常知道或者打过交道的岗位是销售顾问。可能很多人不知道，香奈儿 (Chanel) 也有技术相关的岗位哦，比如数据分析师。
那么，在Chanel做数据分析师是怎样一种体验呢？
Chanel数据分析师的日常工作是什么？
在Chanel工作的数据分析师，80%的时间主要用SQL，20%的时间主要用Excel写一些Macros，来处理较复杂的数据问题。
数据清理
不像HM、Zata这样的快时尚品牌有自己的网店，Chanel的网店只卖化妆品，不负责销售包括鞋子、包、衣服在内的时尚商品，因此，Chanel的数据源主要来自线下，且呈现分布式特点，每个门店都有自己的交易记录(Transaction Data)，没有线上交易系统。因此，数据清理显得尤为重要了。
数据清理是数据分析过程中用于识别不正确，不完整，不准确或不相关的数据并修复问题，以确保将来会自动修复所有此类问题。通常来说，数据分析师至少需要花费60%的时间去组织和清理数据。
数据清理通常包含大量数据，这些数据可能以不易于使用的格式存储。因此，首先，数据分析师需要确保数据格式正确并符合规则集。其次，确保所得到的信息合并有意义，因为数据稀疏和格式的不一致会对数据清理工作带来很大挑战。
那么，数据清理包含哪些步骤呢？常见步骤有：
· 处理丢失的数据
· 标准化流程
· 验证数据准确性
· 删除重复数据
· 处理结构错误
· 摆脱不必要的观察
数据可视化
在数据清理的基础上，接下来的工作是数据可视化。在Chanel，数据分析师最常用的可视化工具是Power BI。他们坚持的理念是，收集正确的数据，找到最合适的图标来展示数据规律，同时，通过建立Dashboard，来规律地追踪、定期汇报利润变化。
图片来自百度图片
数据可视化指的是将数据转换成图或表等，以此用更直观的方式展现和呈现数据。可视化能够将看不懂的数据通过图形化的手段进行有效地表达，尽可能准确、高效地传递某种信息。数据可视化能够帮助我们发现某种事物（比如每个产品销售情况）的规律和特征，以挖掘数据背后的价值。
与一些品牌不同的是，Chanel的数据分析师不需要做产品推荐的相关工作。原因是Chanel的整体战略侧重于维护品牌形象与声誉，其更在乎的是每一季新出的产品是否能引领时代潮流，以及反映出设计师真正的理念和Chanel精神。
学习SQL的资源推荐
如此说来，Chanel数据分析师常用工具是SQL，想要去奢侈品牌做数据分析师，必须要掌握SQL。和学习任何计算语言工具一样，学习SQL不仅要关注理论知识，还要注意培养实际问题的处理能力。
书籍推荐
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第二部分着重介绍关系数据库的发展史。此外，每节末尾均设置有练习题，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。
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