真正的數據分析師都做些什麼?

文 | 軟妹 2019-03-28 14:23:39

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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