京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析师的伙伴们
这篇文章,打算跟大家聊聊数据分析师工作中必然要打交道的小伙伴—以及BOSS们。
照例先上图,这是一个企业中独立的数据分析团队/部门所处的位置:
数据分析师并不是一个孤独的职业。大量的工作需要和伙伴们一起完成,工作的成果也需要交付给其他小伙伴们分别执行,以优化各自的业务和产品。
从数据分析团队开始
一个数据分析团队,通常会由初级分析师,资深分析师和团队Leader组成,但三种角色的配比不同,也可能出现团队Leader自己同时也兼任资深分析师的情况。总而言之,还是要看团队规模。
初级分析师的工作以执行为主,包括提取和整理数据,制作图表,制作简单PPT等。
资深分析师在熟练执行的基础上,还需要一定的项目管理能力、需求沟通能力、业务洞察能力、数据可视化能力等。
团队Leader除了数据分析能力以外,需要团队管理能力,以及站在更高层面看问题的规划能力,以保证团队能够有持续的产出。
支持分析师的技术部门
技术部门的RD和PM是我们数据分析师最重要的伙伴了,他们手里掌握着我们的命根子——数据。
数据RD为我们提供分析用的基础数据,很多企业有自己的数据提取平台,也会给数据分析师开放一些权限,但如果用到了平台覆盖范围以外的数据,或者要对数据进行某种特殊处理,那么还是要请数据RD帮助我们获取相关数据。
数据挖掘工程师帮助我们解决一些高精尖的问题,比如动用机器学习这种大杀器。另外,分析师建立的数据模型,也需要由他们来加载到系统或产品中。
产品经理接收分析师提出的优化方案,帮助分析师固化一些数据分析规则。数据分析师和产品经理的合作会包含很多细分领域和场景,描述起来是个大坑,我以后专门写一篇来说……
输入需求的业务部门
业务部门包括但不限于运营、销售、市场等部门,他们是分析师的需求提出方,也是分析师成果的落地方。
运营部门在进行日常监控、活动准备及效果分析、用户挖掘等工作时,需要数据的支持,分析师要考虑通过报表固化、分析模型等方式来提升数据支持的效率,并提供尽可能多的信息,来辅助运营决策。
销售部门通常需要在规定时间内获取规定内容的报表(简称双规=。=),也需要针对实际情况的深入解读,分析师们可以通过访谈(聊天)、到销售一线观察(跑腿)等方式来获取更贴近实际的资料。
市场部门在进行对外宣传时,经常要调用一些数据来证明公司的实力和活动的成功,并包装一些成功案例,这时候分析师要提供一些绚丽的数据可视化内容,帮助外界更好地了解数据的力量。
大BOSS们
独立数据分析团队有很多向公司高层汇报——或者做汇报稿的机会,这时候展示分析师PPT制作能力、数据可视化能力和演讲能力的时机就到来了。充分的数据准备,精确的业务洞察,华丽的讲稿展现,自信的内容讲演,在BOSS面前发挥你的能力吧。
角色的重合
上边那张图是理想状态下的数据分析师位置,但实际操作中很多时候会把数据分析团队挂在技术、产品或者业务部门下面……这时候就要求数据分析师成为一个多面手,文能做报告,武能写代码,站起来搞业务,坐下去搞管理,至少要在擅长数据分析的基础上,叠加业务人员或技术产品人员的能力。反之,业务人员、技术人员、产品人员也需要拥有一定的数据分析能力,来更好地完成自己的工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12