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編輯導(dǎo)語：數(shù)據(jù)分析是一個(gè)通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而挖掘有效信息的過程。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，各行各業(yè)都意識到了數(shù)據(jù)的重要性，因此數(shù)據(jù)分析師崗位也被越來越多的人所知曉。那么，數(shù)據(jù)分析師的日常工作是什么？數(shù)據(jù)分析師之間又有哪些共性和非共性呢？本文作者做出了回答。

有同學(xué)會說，得先定義清楚數(shù)據(jù)分析。是的，想定義清楚數(shù)據(jù)分析，不能看他叫什么，而要看他做什么。適用于任何職位。

總結(jié)有4個(gè)方向可能影響到日常工作內(nèi)容，按影響程度排列：

1. 所在的部門
2. 歷史工作年限+入職時(shí)長
3. 個(gè)人的技術(shù)棧
4. 數(shù)據(jù)部門的規(guī)模

既然是一個(gè)特定職業(yè)，那么無論在什么部門，無論工作多久，一定是有一定的共性的。就像畫家總會拿起自己的畫筆，司機(jī)自然會有一輛車~

一、數(shù)據(jù)分析師有哪些共性？

我們先簡單定義分析師為：對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理，并輔助需求方?jīng)Q策。

1. 對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

對數(shù)據(jù)處理的工具有很多，但是基本都繞不開兩個(gè)核心 EXCEL + SQL。

2. 了解業(yè)務(wù)

想要輔助決策，首先要了解對方干什么。如何了解業(yè)務(wù)？通過數(shù)據(jù)看業(yè)務(wù)的表現(xiàn)，和需求方溝通，參與需求方的會議，到需求方進(jìn)行輪崗等。

這些內(nèi)容可以用流程圖+文檔記錄，幫助自己理解業(yè)務(wù)流程及細(xì)節(jié)。

3. 可視化傳遞信息

需要將信息有效的傳遞到需求方中，需要使用合理的方式將信息傳遞。可視化是常見的且有效的方式，這里一般使用EXCEL就可以完成對大多數(shù)的需求，但是更建議掌握一個(gè)BI工具。

推薦使用商業(yè)化產(chǎn)品，例如tableau,power bi等。匯報(bào)時(shí)，可以使用PPT，但是要注意效率問題，畢竟制作一個(gè)邏輯合理，美觀的PPT還是很肝的。

4. 總結(jié)

無論你在什么部門，什么行業(yè)，EXCEL + SQL + BI + 流程圖（了解業(yè)務(wù)）對于小白來講，快速掌握以上幾點(diǎn)，是進(jìn)入工作角色有力的保障。

二、非共性的部分

1. 所在部門影響的工作內(nèi)容

1）數(shù)據(jù)中臺組

當(dāng)項(xiàng)目有多條業(yè)務(wù)執(zhí)行線時(shí)，且部門對全部業(yè)務(wù)線服務(wù)時(shí)，該數(shù)據(jù)部門就可以定義為中臺組。比如，同時(shí)為產(chǎn)品、市場與渠道、運(yùn)營提供數(shù)據(jù)支撐。

這個(gè)時(shí)候更多的會在底層數(shù)據(jù)服務(wù)，除共性內(nèi)容外：

1. 了解數(shù)據(jù)庫存儲邏輯，字段含義，了解數(shù)據(jù)指標(biāo)具體定義及產(chǎn)出邏輯；
2. 承接各需求部門提數(shù)需求，部分可能會需要python等腳本語言來處理；
3. 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)文檔產(chǎn)出；
4. 為業(yè)務(wù)方提供的數(shù)據(jù)產(chǎn)品的配置及培訓(xùn)等。

2）運(yùn)營部門

• 活動運(yùn)營：會統(tǒng)計(jì)每一次活動的效果，及流程轉(zhuǎn)化率，產(chǎn)出每次的數(shù)據(jù)結(jié)案，及是否優(yōu)化建議。主要會關(guān)注到成本情況，效益情況，各流程轉(zhuǎn)化率情況，用戶在活動后表現(xiàn)。
• 用戶運(yùn)營：了解用戶生命周期。產(chǎn)出用戶畫像及用戶分層規(guī)則，并執(zhí)行精細(xì)化運(yùn)營的邏輯策略，同時(shí)統(tǒng)計(jì)效果。有能力需進(jìn)行頻繁的AB測試，沉淀測試結(jié)論。
• 其他運(yùn)營：略

3）市場及渠道部門

統(tǒng)計(jì)投放及效益數(shù)據(jù)，核心為成本模型的搭建。并測試出各種渠道的效果，可以根據(jù)不同的目標(biāo)，進(jìn)行投放的調(diào)整。

2021年了，除了傳統(tǒng)的渠道方式，現(xiàn)在更有私域渠道，社交媒體渠道?？赡軙罅私庑滦蜖I銷內(nèi)容，技術(shù)上可能會要求爬蟲技能。

4）產(chǎn)品部門

1. 主要為產(chǎn)品功能的數(shù)值監(jiān)測，新功能數(shù)據(jù)復(fù)盤，用戶路徑分析；
2. 功能AB測試，提供分析結(jié)果及測試建議；
3. 尋找用戶留存和活躍的魔法數(shù)值，該部分和用戶運(yùn)營重疊。

5）戰(zhàn)略情報(bào)部門

1. 市場研究及競品分析
2. 企業(yè)成本模型，用戶分析
3. 使用PPT進(jìn)行信息傳遞
4. 可能會要求爬蟲技能【工具】

6）算法組

1. 為數(shù)據(jù)挖掘提供EDA分析，描述分析
2. 提供業(yè)務(wù)建議

注：算法與數(shù)據(jù)分析是兩碼事，已經(jīng)完全是另外一種工作。

2. 歷史工作年限+入職時(shí)長

這個(gè)主要是決定在 一線工作內(nèi)容 和 資源協(xié)調(diào)溝通的 上的時(shí)間分配問題，比如：

• 實(shí)習(xí)生：一線工作內(nèi)容 100%，還不一定可以做的很好；
• 初級數(shù)據(jù)分析師：一線工作內(nèi)容90%，資源協(xié)調(diào)溝通 10%；
• 高級數(shù)據(jù)分析師：一線工作內(nèi)容50%，資源協(xié)調(diào)溝通 50%；
• 管理：一線工作內(nèi)容20%，資源協(xié)調(diào)溝通 80%。

從高級分析師開始，大概率已經(jīng)會有partner或者開始帶人了。

3. 個(gè)人的技術(shù)棧

不會python會影響數(shù)據(jù)分析么，在絕大部分是不會的。但是會python的時(shí)候，在一定程度上可以做更多的事情。

• 比如將自己的某些需求自動化；
• 比如自己爬蟲一些內(nèi)容；
• 比如會R在統(tǒng)計(jì)分析上，可能也會有一定的優(yōu)勢；
• 比如只會power bi 或者只會 tableau的人，工作方式也會有一點(diǎn)點(diǎn)的不同。

但是這里也有一個(gè)巨大的陷阱：

1. 自己給自己的陷阱：過于專注于某一個(gè)技術(shù)手段，忽略了數(shù)據(jù)分析核心的內(nèi)容。技術(shù)手段長遠(yuǎn)來看，基本上都會被工具所代替。
2. 公司給自己的陷阱：比如公司會讓你爬數(shù)據(jù)，而不單獨(dú)招一個(gè)工程師。相當(dāng)于身兼多職，在數(shù)據(jù)分析方向投入的精力就會相對較小。

4. 數(shù)據(jù)部門的規(guī)模

數(shù)據(jù)部門的規(guī)模大小，決定了大家的分工情況，這個(gè)數(shù)據(jù)部門也包含數(shù)倉等崗位。企業(yè)的數(shù)倉建立完善，報(bào)表工具高效，BI工具完善，埋點(diǎn)數(shù)據(jù)健壯，運(yùn)營系統(tǒng)數(shù)據(jù)支持完備。

那么分析師在這些環(huán)節(jié)就不需要投入太多的精力，會更多的投入到業(yè)務(wù)方向上。否則，哪里有缺失，數(shù)據(jù)分析師作為潤滑劑或樞紐，就會在哪個(gè)環(huán)節(jié)人肉頂上。

本文由 @冷凡 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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