京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
真正的数据分析师都做些什么
数据分析在实际工作中的应用方方面面,小到Excel做表,大到数据化决策指导。目前的形势,很少有公司有全面化的数据运营管理体系,导致有些从事数据分析的朋友觉得工作只局限于做图做表,为业务部门供数据。
前阵子和一个从事数据分析的朋友闲聊,谈到他的工作内容,他给我发了一张梳理的工作内容图。
这是他们部门的工作内容框架,从数据基础建设、底层数据应用、专项业务分析,思路清晰而又全面,可以看出是一个有清晰规划的部门。
这里大致给大家梳理一遍。
主题专项分析
目的:解决业务问题
因为是电商行业,用户和产品是很重要的研究对象,流量和转化是很重要的指标,所以建立了各种用户模型、销售模型去挖掘用户属性,利用FineBI建立主题分析,分析购买行为,制定特定的营销策略。
数据报表体系建设
目的:提升效率
数据报表体系是任何企业最基本的数据管理/信息化管理内容,承担着收集、统计、整理和呈现数据的角色。这一块工作是交由FineReport来处理的,大大降低以往开发报表的工作量,统一管理数据,为之后的数据分析工作做铺垫。
数据分析监控
目的:发现问题
数据分析监控主要是辅助内部和外部的一些管理,保障企业的整体运营。比如营销活动,这种难以量化但又占据较多开销的时间需要有力的数据分析去管控,最直接的就是计算投入产出比。
行业市场分析
目的:引导看略发
这个行业的变化是极其快速的。最常用的是通过爬虫挖掘行业内其他竞品的数据,了解竞争对手的动态,分析未来趋势。
数据分析培训
目的:整体提升
随着企业的发展,数据的工作如果全部由信息部门/数据部门来承担的话,会产生数据与业务之间的断片,所以最好的办法就是让懂业务的人会分析,懂技术的人能解决问题。所以不难理解为什么会下大功夫来给业务人员开展基础培训。
数据工具/产品开发
目的:定制+创新
业务需求的特性,很多工具都不能较为完美的满足需求,所以定制+创新依赖是要满足公司数据分析内需。二来是资源变现,这也是近年来很多互联网公司利用数据“卖钱”的体现。
这个框架很好的树立了数据分析的内容框架,就目前来讲,数据分析还是个比较新兴的行当,行业内并没有多少有经验的从业者,大多都是技术转型或业务转型做的,所以在未来有很大的发展前景。
从上升路径上来讲,一开始有可能只是一个助理分析师,之后独立带项目执行,在业务能力、分析技能上有了相当积累后,成为专家,进行决策或者决策支持,推进业务,指导团队,做到统筹规划的层面,完成从业务到决策的飞跃。这个过程也并非顺理成章,这需要你有过硬的业务分析能力,执行管理能力和业内影响力,不断积累行业经验和沉淀能力。
对于大多还处于职场晋升阶段的数据分析师来讲,直白地讲,就三点:工具要熟悉;业务要懂;沟通要好。而后要有持续学习的能力-擅长模仿,勇于创新。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27