外贸人需要的数据分析能力
网络时代谁能逃过大数据追踪？购物时个性化推荐，新闻上的针对性广告，短视频推荐式内容推送，无一例外都是搜集个人信息，揣摩人的心理并加以分析得到的结果。处在这个个人隐私不断地被侵蚀的时代，很难完全杜绝一种被偷窥的感觉。相信存在即合理，即使现在可能还不完全合理，将来也会被不断地合理化。那我们是否可以提前做些事情？
作为了外贸人，等待客户上门已经显得过时，特别是经过两年的疫情洗涤，线下商务接洽难以为继，线上业务茫然不知所措，对于大部分工厂，或公司来讲，突然将业务重心从线下转线上必然要经过陈痛；更重要的是如何开展好线上业务？是一起扎堆进第三方平台被人收割？还是另辟蹊径？而作为外贸人，我们又应该做哪些转变？
要学会的东西太多，但外贸人首先要培养数据分析的能力。因为从线下转线上首先面对是虚拟的网络信息，杂乱无序的数据报表，原先那个可视可触的实体人已经不见了。
什么是数据分析能力？在很多大公司，有一种职位就叫做数据分析师。我们外贸人虽然不需要把数据分析做得如此专业，但也要具体基础的数据分析和处理的能力。在外贸业务中，能用到数据分析的大概是以下几个方面：
- 行业数据分析
- 客户背景调查
- 产品分析
对于数据分析师来说，只有要解决的问题不同，而数据分析的基本思路和方法大同小异，通常是采用五个步骤来进行数据分析。
明确问题Business Understanding
得到并理解我们要解决的问题。比如说，有一个新客户，因为没办法直接见面沟通，所以就必须先调查一下此客户的背景资料，要解决的问题是，此新客户是否值得去跟进，应该采取哪种方式，向公司申请哪些资源去配合？当前新客户联络人的基本信息，是否需要挖掘更加有决断权的人？这些就是要解决的问题，只有将这些问题点一一列出来，后续才知道怎么去做
抓取数据Data Acquisition
在数据分析领域有一句话：Garbage in, Garbage Out.直译就是进来的是垃圾，出去的也只是垃圾，所有获得基础数据就非常非常之重要。在专业数据分析师看来，这一步通常是需要一定编程能力的数据工程师Data Engineer去完成，精确SQL筛选数据，会用爬虫工具Python/Java等工具去网络上获取数据。但我们大部分外贸人是不懂编程的，也不可能短时间完成编程和学习这些技术性很强的工具；那么我们可以使用以下两个方法
- 寻找并使用现成的爬虫工具或SQL软件，强烈建议使用付费的，因为付费的除了会获得好的服务外，获得的数据也会更加准确
- 直接外包给专业的数据公司帮忙处理
数据清理Data Cleanup
从第二步得到的数据中，要对数据进行整理和筛选，清理掉不可用的数据，只保留有用数据。常用的工具有SQL,Python工具清理，Numpy/Pandas运用等。
建模分析Model Analysis
建模分析必须使用软件来完成，简单点的就是将有效数据导入到excel表格中，使用excel图表来获得直观的结果模拟。如果需要更准确的数据模拟结果，可以购买专业的数据分析软件MATLAB，Tableau，Power BI等等，或者进行一些专业的A/B 测试。通常对于我们外贸人来讲，并不需要获得很细的数据，常用的excel，甚至一些免费的工具都可得到我们想的可视化结果
执行Result Deployment
有了数据做基础，可视化的数据图示做方向，对于分析目标问题就会简单多了，而且也不会产生摇摆不定的情况，毕竟数据能说明一切。
上述只是简单地对数据分析进行了简述，后续会更加详细地分析每个步骤和推荐一些好用的软件。
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