一、數(shù)據(jù)分析師主要工作

數(shù)據(jù)分析師的日常概括一下就是：

1. 為什么需要數(shù)據(jù)（目的）
2. 需要什么數(shù)據(jù)（指標(biāo)）
3. 跑數(shù)據(jù)（獲取數(shù)據(jù)）
4. 總結(jié)數(shù)據(jù)并整理成好懂的圖表和人話（清洗+整理）
5. 根據(jù)數(shù)據(jù)得出結(jié)論，制定策略或提出建議（分析）

下面分別展開說說：

1、目的

數(shù)據(jù)分析一定有目的，這樣才能確定需要的數(shù)據(jù)是什么，從什么角度來分析。

我自己是運(yùn)營，平時日報、周報、月報等常規(guī)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，就是為了確定我們各平臺賬號的情況，數(shù)據(jù)好是為什么好，數(shù)據(jù)差是為什么差，數(shù)據(jù)波動是外因還是內(nèi)因……

有時候要做活動，就得先確定活動原因，比如銷售、獲客、激活老用戶……側(cè)重點(diǎn)不同，需要匹配用戶畫像不同，活動的成本不同，需要的重點(diǎn)數(shù)據(jù)也不同。

2、指標(biāo)

針對不同的目的，要重點(diǎn)參考的數(shù)據(jù)是不同，比如平時的周月報數(shù)據(jù)，看重的就是瀏覽、點(diǎn)贊、評論等，帶貨的話，肯定會更注重轉(zhuǎn)化。

這部分工作需要掌握指標(biāo)體系，一級目標(biāo)也就是業(yè)務(wù)的kpi，是最終數(shù)據(jù)，二級指標(biāo)是影響一級指標(biāo)的因素，三級指標(biāo)是對二級指標(biāo)的進(jìn)一步細(xì)化。

舉例來說，如果我想要的數(shù)據(jù)是利潤，那這就是一級指標(biāo)，影響銷售額的包括成本、售價、折扣、購買量、退換貨率等……再往下拆分，比如成本，又可以拆分成運(yùn)輸成本、生產(chǎn)成本等。

如何準(zhǔn)確而完整的拆分指標(biāo)，對數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要，如果你的關(guān)注點(diǎn)都跑偏、遺漏了，根據(jù)數(shù)據(jù)的出來的結(jié)論自然也無法保證有效。

這部分比起數(shù)據(jù)分析技巧，要更偏向?qū)?shù)據(jù)分析思維的要求，是數(shù)據(jù)分析整體思路的一部分，你得首先有數(shù)據(jù)分析思維，其次懂業(yè)務(wù)的整體流程。

但是一種思維方式很難一蹴而就，往往需要長期的聯(lián)系，并有人給你糾偏，這樣在錯誤和總結(jié)里才能不斷提升，最終能自己做出準(zhǔn)確判斷，并形成一整套邏輯習(xí)慣。

較快的掌握這個技能和其他一些數(shù)據(jù)分析思維方面的能力，最好跟著有業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的人學(xué)，掌握一些成熟的分析套路，應(yīng)付常見的問題。

如果你現(xiàn)在找不到一個特別資深的人來學(xué)習(xí)，也可以在網(wǎng)上找數(shù)據(jù)分析課程，現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析很火，培訓(xùn)也很多。

比如知乎就有一個數(shù)據(jù)分析課程，研發(fā)老師自己就曾是IBM的數(shù)據(jù)分析師，還和50多位互聯(lián)網(wǎng)大廠數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行深度訪談，并和阿里、谷歌、滴滴等公司的資深數(shù)據(jù)專家合作，結(jié)合大廠一線業(yè)務(wù)案例，能夠深入淺出的講明白那些數(shù)據(jù)分析理論是如何運(yùn)用在業(yè)務(wù)里，而且還有一些個人項(xiàng)目、面試筆試方面的指導(dǎo)，都是落到了求職者需求實(shí)處的。

3、跑數(shù)據(jù)

跑數(shù)據(jù)就不多說了，sql、python、sas什么的，數(shù)據(jù)分析工具其實(shí)不難學(xué)，編程要求也都是基礎(chǔ)的，當(dāng)然如果你想往數(shù)據(jù)挖掘大佬方向發(fā)展，那就得往深了學(xué)。

總之，跑數(shù)據(jù)其實(shí)反而是比較簡單的一步。就是找準(zhǔn)確數(shù)據(jù)來源可能一麻煩點(diǎn)，這個就是不同行業(yè)有不同渠道了。

4、清洗+整理

這一步，我個人常用的就是excel，聽起來很簡單，但其實(shí)你要真能玩轉(zhuǎn)excel，一些常規(guī)的數(shù)據(jù)分析就差不多能做了，而且excel不需要編程，對于想要快速入門、轉(zhuǎn)行、或者僅僅用數(shù)據(jù)分析輔助工作的人來說，是更好的選擇。

清洗數(shù)據(jù)就是較對一下，把重復(fù)的去掉，看看有沒有小數(shù)點(diǎn)錯誤。當(dāng)然，有時候會發(fā)現(xiàn)有些數(shù)據(jù)大量錯誤，完全不符合現(xiàn)實(shí)，可能是找數(shù)據(jù)的地方有問題，跑來的是虛假數(shù)據(jù)。

整理就是制作成圖表，畢竟數(shù)據(jù)分析不能只看數(shù)，還得看對比、走向等，如果你是接需求辦事，或者要給別人匯報，那就更要注意把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成人話，簡單易懂。

5、分析

分析可以說是重中之重，就算你完成了前四部，但給不出建議，形不成方案，你都只能停留在一個工具人階段，接需求，輔助別人做策略，可替代性極強(qiáng)，隨時會被一腳踢開，更別說還會被計(jì)算機(jī)取代。

想要真正站穩(wěn)腳跟，還得在分析上下功夫。你得從有了數(shù)據(jù)分析目標(biāo)就開始思考，你要什么數(shù)據(jù)，要用什么方法分析，是5w2h更合適，還是ab測試，還是aarrr模型，還是其他什么分析方法……其實(shí)大多時候是要幾種方法結(jié)合，如何結(jié)合，如何拆分，這都需要整體思維和底層邏輯。

如果你覺得你想要快速入門數(shù)據(jù)分析的思維，知乎的這個課程真的很適合，而且除了思維，課程還課程還會教大家使用常見的數(shù)據(jù)分析軟件，包括數(shù)據(jù)庫什么的，手把手帶練，不會還能隨時問老師，挺方便的。而且還有學(xué)習(xí)社群，一群人一起學(xué)總比一個人瞎學(xué)好叭，反正我學(xué)東西一定要有人陪。