京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
优秀数据分析团队应该做好这些事情
Q:数据分析团队如何给自己找活干?
当业务部门没有提出分析想法,各方面数据看板已经做得很完善的情况下。数据分析团队如何给自己找活干,面对那么多业务部门,如何从一个部门下手再贯穿所有部门?
根据我的了解,题主的工作内容是偏数据工程师一点的,不过题目是问的是数据分析团队,所以就我有限的见识,抛砖引玉讨论一下数据分析团队如何给自己找活儿干。
为方便说明,这里以知乎为假想例子(也就是说都是我瞎掰的)。
比如说以用户注册过程为例,主要包括潜在用户通过某种方式到达知乎注册页面(比如说搜索,或者朋友圈分享的答案、文章),开始注册流程(邮箱注册?电话注册?),注册成功之后的一系列动作,比如关注了哪些话题、是否更新个人资料,是否有进一点互动(比如说点赞或者答题)等
数据报表 (dashboard report)
题主提到“各方面数据看板已经做得很完善”,那么可以试着从以下几个方面入手?
a. 不同维度的完善
比如说现在报表包括了注册整个过程的数据,那么是否有按用户性别、年龄等,地点(国家),使用设备(Andriod, iOS 等),来源(搜索引擎?朋友圈分享?微博分享?),注册方法(手机号?邮箱?)等来做分类呢?
b. 数据的时间精度
我们知道微信公众号是提供每天的数据追踪的,如果能够有更精细一点的数据,比如说按小时的,是否会提供更多的信息呢?以上面知乎注册数据为例,有每天的数据当然很好,但是假设现在半夜 12 点突然因为某些原因不能通过手机号注册了,而且只是在页面端有这个问题。如果没有时间精度更高的数据,而只能看每天的话,那类似这样的问题可能就没法发现或者需要过一两天才能发现了。
类似的,比如知乎日报想看每天几点推送效果更好,可以尝试在不同的时间段推送,然后看每天的阅读量、互动等,但是如果能够实时看推送之后的效果,自然比看每天的数据更有说服力。
c. 数据的完善度
理论上来说数据永远只能部分代表实际情况的,不可能把所有情况都一一记录下来。比如说在记录用户注册的过程中,是否记录了用户注册失败的情况?比如说用户名已经存在?用户名已经存在的情况下,是用户忘了密码呢?还是本来应该点登录的,结果点成注册导致失败了?注册失败之后下一步动作是什么?假如有这些数据,可以带来什么分析结果?
d. 数据的可靠性
数据并不总是 100% 可靠的,那么如何提高这个可靠性?如果建立一个大家都可以用、都可以信任的数据系统?当然这更多是属于数据工程师的活儿,跟数据分析有点差别。但是另一方面来说,数据分析过程中也是可以发现一些数据存在的问题,提供反馈进一步改进的。
开拓性数据分析
有完善的数据报表是一件很好的事情,但是绝不能止步于此。
a. 给业务团队提供方向
业务团队应该有自己的想法接下来应该做什么,或者说至少有个大致的想法,同时数据分析在这里也能起到很重要的作用,有时候是确定哪些项目比较重要,影响力比较大,有时候是找到新的方向。
比如通过数据发现,注册错误里有一部分是因为用了海外的手机号,导致无法收到确认码,那么就可以考虑如果解决这个问题了。还有一部分是因为用的邮箱收不到确认邮件导致注册失败。假设现在工程团队资源有限,只能干其中一个,如何确定优先级?
再比如说数据分析发现很多文章浏览量来源于微信朋友圈,那么添加通过微信登陆的功能,有什么好处,又有什么坏处?
b. 了解用户
数据分析可以改进产品,很多时候可以通过分析用户的行为来得到一些想法。比如说对比一下文章和答案的赞数和评论数会发现,有一些文章和答案的评论数/赞数非常高,说明在评论里有很多互动,但是赞同文章的人却很少。再进一步分析可能发现,有时候是因为读者强烈反对文章或者答案,所以评论区很热闹,有时候是因为大家在评论区里聊天,如此种种。那么这些信号是否能够用在知乎时间线的排序上?是否有必要给文章也增加“反对”的按纽?是否有必要给评论也排序而非单纯的按照时间来?
c. 设定目标
跑过马拉松的人可能都了解领跑者的重要性(我没跑过,别问我怎么知道的),因为有人在前面带节奏,跟着合适的目标按照适合自己的节奏跑就可以了,不至太快跟不上,也不至于太慢而没有发挥自己的潜力。
数据分析也可以起到类似的作用,给团队设定一个合适的目标,而不是脑袋一拍,能不能完成天知道的。有时候目标设得太高,团队拼死拼活也完不成,有时候又目标太低,不能发挥团队的潜力。
数据基础架构 (data infrastructure)
这方面可能也更多的是数据工程师的职责,不过数据分析团队也是可以在其中发挥一定的作用的。
a. 方便团队做测试
比如说是否有系统能让工程师们方便的做测试,不需要专门的人来做 A/B 测试的数据分析?
b. 方便团队使用数据
比如说产品经理要看这周和上周的对比,一些常用的数据是否可以直接有报表呈现。如果有某个特定的方面需要进一点查看的,是否有好用的 UI 点几下就可以?如果产品出现什么问题(比如说注册页面挂了),是否有系统能够及时报警,并且能够快速查明原因?
c. 自动化分析
比如说写个程序把一些常用的分析过程给自动化了?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02