
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
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16