數據分析在實際工作中的應用方方面面，小到Excel做表，大到數據化決策指導。目前的形勢，很少有公司有全面化的數據運營管理體系，導致有些從事數據分析的朋友覺得工作只局限於做圖做表，為業務部門供數據。

前陣子和一個從事數據分析師工作的朋友閑聊，談到他的工作內容，他給我發了一張梳理的工作內容圖。

這是他們部門的工作內容框架，從數據基礎建設、底層數據應用、專項業務分析，思路清晰而又全面，可以看出是一個有清晰規劃的部門。

這裡大致給大家梳理一遍。

主題專項分析

目的：解決業務問題

因為是電商行業，用戶和產品是很重要的研究對象，流量和轉化是很重要的指標，所以數據分析師建立了各種用戶模型、銷售模型去挖掘用戶屬性，利用FineBI建立主題分析，分析購買行為，制定特定的營銷策略。

數據報表體系建設

目的：提升效率

數據報表體系是任何企業最基本的數據管理/信息化管理內容，承擔著收集、統計、整理和呈現數據的角色。這一塊工作是交由FineReport來處理的，大大降低以往開發報表的工作量，統一管理數據，為之後的資料分析工作做鋪墊。

數據分析監控

目的:發現問題

數據分析監控主要是輔助內部和外部的一些管理，保障企業的整體運營。比如營銷活動，這種難以量化但又佔據較多開銷的時間需要有力的數據分析去管控，最直接的就是計算投入產出比。

行業市場分析

目的:引導看略發

這個行業的變化是極其快速的。最常用的是通過爬蟲挖掘行業內其他競品的數據，了解競爭對手的動態，分析未來趨勢。

數據分析培訓

目的：整體提升

隨著企業的發展，數據的工作如果全部由信息部門/數據部門來承擔的話，會產生數據與業務之間的斷片，所以最好的辦法就是讓懂業務的人會分析，懂技術的人能解決問題。所以不難理解為什麼會下大功夫來給業務人員開展基礎培訓。

數據分析軟體/產品開發

目的：定製+創新

業務需求的特性，很多工具都不能較為完美的滿足需求，所以定製+創新依賴是要滿足公司數據分析內需。二來是資源變現，這也是近年來很多互聯網公司利用數據「賣錢」的體現。

這個框架很好的樹立了數據分析的內容框架，就目前來講，數據分析還是個比較新興的行當，行業內並沒有多少有經驗的從業者，大多都是技術轉型或業務轉型做的，所以在未來有很大的發展前景。

從上升路徑上來講，一開始有可能只是一個助理分析師，之後獨立帶項目執行，在業務能力、分析技能上有了相當積累後，成為專家，進行決策或者決策支持，推進業務，指導團隊，做到統籌規劃的層面，完成從業務到決策的飛躍。這個過程也並非順理成章，這需要你有過硬的業務分析能力，執行管理能力和業內影響力，不斷積累行業經驗和沉澱能力。

對於大多還處於職場晉陞階段的數據分析師來講，直白地講，就三點：工具要熟悉；業務要懂；溝通要好。而後要有持續學習的能力-擅長模仿，勇於創新。

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