數(shù)據(jù)分析工程師的工作時間
鄭小包允在
銀眼的獅子王
數(shù)據(jù)治理流程涉及到多部門多崗位的分工協(xié)作，數(shù)據(jù)分析師在這個流程中也承擔(dān)了重要的角色。
數(shù)據(jù)分析師的職責(zé)真的不止是分析，除了分析之外，數(shù)據(jù)分析師需要參與到數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集過程中，而在數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中也需要完成指標體系、報表體系的建設(shè)以及部分臨時的數(shù)據(jù)查詢需求。
1.數(shù)據(jù)埋點
數(shù)據(jù)分析師要對業(yè)務(wù)進行分析，分析所需要的數(shù)據(jù)需要通過埋點來獲取。分析師參與到數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集的過程中，可以更快地拿到數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)等待時長，有利于提高分析的效率。
舉個例子來說，假如現(xiàn)在用戶流失很嚴重，業(yè)務(wù)提了個需求讓分析師幫忙分析下用戶流失前的第n步都做了什么？
但是，碰巧用戶流失前第n步的事件log沒有記，那么作為數(shù)據(jù)分析師沒有數(shù)據(jù)分析也無從下手，只能給研發(fā)提出埋點需求，在下個版本進行數(shù)據(jù)埋點。
那么這樣一來，分析的周期就會延后一個版本。如果分析師參與到數(shù)據(jù)埋點這項工作中來，諸如此類的事情大部分都是可以避免的。
2.指標體系及報表體系建設(shè)
數(shù)據(jù)的終極目的是定位業(yè)務(wù)問題，輔助業(yè)務(wù)決策。而指標體系就是監(jiān)控業(yè)務(wù)問題，定位業(yè)務(wù)問題的好幫手。
所以，指標體系的建設(shè)也是數(shù)據(jù)分析師的重要工作之一，好的指標體系能夠直接反映業(yè)務(wù)問題，同時能夠幫助數(shù)據(jù)分析師快速定位業(yè)務(wù)問題，以輔助業(yè)務(wù)進行決策。
3.商業(yè)智能分析
數(shù)據(jù)分析師當(dāng)然也少不了分析，包括了各類活動效果分析、版本變化分析、用戶分析、流失分析等等。
一份好的分析報告能夠給業(yè)務(wù)的發(fā)展提供多種思路，也是分析師最重要的價值體現(xiàn)。
數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)治理流程中需要撰寫數(shù)據(jù)埋點文檔、搭建數(shù)據(jù)指標體系、報表體系以及分析業(yè)務(wù)問題
最好的我～
數(shù)據(jù)分析基本上有兩個方向，第一，技術(shù)方向，第二，業(yè)務(wù)方向。
對于大廠而言，職能的劃分會非常詳細，干技術(shù)方向不需要了解太多的業(yè)務(wù)，相反也是一樣的。但是對于小公司，數(shù)據(jù)分析師需要的技能更加多樣，數(shù)據(jù)分析技能，溝通技能，對業(yè)務(wù)的了解，presentation等等不一而足。
一. 數(shù)據(jù)分析崗位介紹
技術(shù)方向
走技術(shù)方向需要獲得的技能大約分為三個方面，數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)處理，以及數(shù)據(jù)可視化。三個方面分別對應(yīng)三個工具，即sql語言，python和excel，以及tableau。
對機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的的了解和實踐會是很好的加分項。比如我現(xiàn)在在干的活要用到大數(shù)據(jù)的hadoop和impala，但查詢?nèi)?shù)依然是基于sql語言的。
走技術(shù)方向?qū)I(yè)務(wù)的熟悉程度不需要太深，就像之前說的，大型企業(yè)會將技術(shù)方向和業(yè)務(wù)方向分得很細，業(yè)務(wù)方向的分析師是技術(shù)方向的分析師和業(yè)務(wù)部門的橋梁，而不是業(yè)務(wù)部門直接與技術(shù)溝通，這也是我所在的公司的真實情況。個人覺得雖然增加了一些溝通成本，但是員工確實可以更加專心于自己的工作。
業(yè)務(wù)方向
走業(yè)務(wù)方向的話，對技術(shù)的運用不需要特別熟練，我與業(yè)務(wù)方向的數(shù)據(jù)分析師聊過，在工作的空閑再深入學(xué)習(xí)sql語言或者可視化之類的技術(shù)都是可以的，但在投遞簡歷之前，至少需要有一定的基礎(chǔ)技能和基本了解，知道柱形圖和折線圖有什么樣的特點這種基本概念。
業(yè)務(wù)方向的數(shù)據(jù)分析師需要與業(yè)務(wù)部門進行更深入的溝通，因此要求對業(yè)務(wù)有一定的了解，這樣才能更好地結(jié)合數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)，提出有用的結(jié)論和建議，因此，最好是能夠在你的本領(lǐng)域內(nèi)轉(zhuǎn)行。
除此之外，還需要了解數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)工程師，和數(shù)據(jù)科學(xué)家的區(qū)別。
你可不想本來想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析師，卻學(xué)了數(shù)據(jù)工程師的技能。
簡單來說，數(shù)據(jù)分析師主要工作是做取數(shù)，清洗和可視化，業(yè)務(wù)方向則更多專注于數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的結(jié)合，可能還需要跟進運營，分析運營結(jié)果。
數(shù)據(jù)工程師，則專注于從每天的公司或用戶行為中獲取數(shù)據(jù)，主要做數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)庫的搭建，維護和優(yōu)化。
數(shù)據(jù)科學(xué)家，則專注于機器學(xué)習(xí)的算法，因此需要數(shù)學(xué)好。
二、硬技能學(xué)習(xí)
sql語言
sql語言主要用于從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)，公司一般不會讓你用爬蟲從網(wǎng)絡(luò)爬取所需要的數(shù)據(jù)，因此爬蟲并不是一個必要技能。
sql語言一定要做到熟練使用，而這個語言的重中之重就是數(shù)據(jù)查詢語言（DQL），從最基礎(chǔ)的select，到大數(shù)據(jù)常用的分區(qū)概念對應(yīng)的partition。
在面試中，面試官通常會給你幾張表，讓你現(xiàn)場寫下取數(shù)邏輯，因此寫的又快又對，寫完了反手就把邏輯給面試官看，戰(zhàn)術(shù)后仰，豈不帥哉。
其他的sql語言包括數(shù)據(jù)定義語言（DDL），數(shù)據(jù)操作語言（DML）和數(shù)據(jù)控制語言（DCL）和數(shù)據(jù)分析師的關(guān)系不大，做到了解和簡單使用就好。
sql語言一定要多練，這樣才能做到面試時不慌，子查詢和各種表連接一般在面試的時候都會面到。
excel
excel的學(xué)習(xí)不難，主要學(xué)習(xí)各類函數(shù)，從最基礎(chǔ)的聚合函數(shù)sum到表查詢函數(shù)vlookup都要學(xué)習(xí)。以及各類圖怎么做，怎么用數(shù)據(jù)透視表等等。
這里說excel學(xué)習(xí)不難，并不是指excel比python低級，excel要做的好其實非常困難，但不管怎么說，目前公司都在要求比較新的python技術(shù)，excel做的再好，不符合職位要求也白搭。
從工作的角度來談，通過excel對少量的數(shù)據(jù)做簡單處理確實更加方便一些，也經(jīng)常用excel先做簡單的格式轉(zhuǎn)換，排序和可視化。但復(fù)雜處理或者大量數(shù)據(jù)就不是excel力所能及的了。
python
python是數(shù)據(jù)分析的大頭，當(dāng)然選擇學(xué)習(xí)r也可以，可是一定不要同時學(xué)，用熟一個比用會無數(shù)個要重要的多。
對python有一些了解的人應(yīng)該都聽說過numpy,pandas和matplotlib，這三個包是數(shù)據(jù)分析必會的包，先用熟這三個，之后更進一步可以學(xué)習(xí)os，seaborn，sklearn等。
tableau
tableau的基本使用在b站是可以學(xué)習(xí)到的，但是計算字段和其中的函數(shù)的使用仍然需要一定量的練習(xí)，并且需要一定的編程基礎(chǔ)。
工作中用的最多的圖就是柱狀圖，直方圖，條形圖，交叉表這幾個，偶然見到熱力圖，桑椹圖，甚至散點圖和餅圖出現(xiàn)都很少。當(dāng)然這可能與業(yè)務(wù)需求有關(guān)，具體問題具體分析。
如果你會做那些復(fù)雜的圖自然更好，說明你對tableau的理解較深，側(cè)面表現(xiàn)了你的能力比別人強。
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小怡子乖乖
數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。數(shù)據(jù)分析師需要掌握很多知識，既需要懂技術(shù)；還需要懂業(yè)務(wù)；還要懂一點點管理；更需要懂可視化數(shù)據(jù)分析（核心）；還要懂設(shè)計和工具！與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過剩。因此，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師必須學(xué)會借助技術(shù)手段進行高效的數(shù)據(jù)處理。更為重要的是，互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師要不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進行創(chuàng)新和突破。如果說現(xiàn)在有一個工具可以讓數(shù)據(jù)分析師每天就是喝喝茶，然后做個匯報，各位是不是會驚掉下巴！確實有可能，隨著大數(shù)據(jù)的深入發(fā)展，出現(xiàn)很多數(shù)據(jù)可視化分析工具，比如“壹看板”就是一個，數(shù)據(jù)數(shù)量龐大？數(shù)據(jù)類型復(fù)雜？數(shù)據(jù)跨庫又跨源？不懂建模？不會代碼？沒有IT背景？只會點鼠標還得要分析報表？壹看板，不只是懂你！拖拽式可視化操作你我都可以讓數(shù)據(jù)開口說話，拖拽式報表生成，布局靈活，樣式隨心；數(shù)據(jù)篩選、多表聯(lián)動、異常預(yù)警，交互由你；一鍵生成，多屏互通，實時更新，一勞永逸；數(shù)據(jù)BI，再也不怕高門檻！
大壞蛋make
數(shù)據(jù)分析師是一個近幾年來新興的一個崗位，有人說，數(shù)據(jù)分析師是大部分時間圍繞著的工作是滿足業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)需求。業(yè)務(wù)人員既有普通運營，也有部門領(lǐng)導(dǎo)，基本有求必應(yīng)。那么數(shù)據(jù)分析工程師每天都在做什么呢?日常工作有哪些?我們接著往下看。滿足業(yè)務(wù)人員的需求也分淡旺季，旺季就是做月度匯報、年度匯報的時候，或者做促銷活動、推廣活動的時候。特別是業(yè)務(wù)人員要做匯報的時候，會瘋狂call數(shù)據(jù)分析的，單身N年的手速這個時候用得上了。當(dāng)然，淡季也不會閑著，還得做專題分析呀。得研究研究各領(lǐng)導(dǎo)拍腦門想到的數(shù)據(jù)需求：比如產(chǎn)品種類會不會太多，要不要精簡一下，這個時候得去找數(shù)據(jù)支撐，比如80%的業(yè)績產(chǎn)生于哪些產(chǎn)品，而長尾品又能產(chǎn)生多少業(yè)績，再了解下競爭對手又是怎樣的策略。再比如到了月末的時候，就得預(yù)測下一周期的業(yè)績能完成多少，從哪塊新業(yè)務(wù)增收多少，預(yù)計引流多少新用戶獲得多少收益，怎么拉升客單價從而增收多少收益，這時候順便就把業(yè)務(wù)的kpi目標定下了。又比如突然有什么異常情況，日活的用戶數(shù)持續(xù)下降了，那就得到業(yè)務(wù)各個環(huán)節(jié)里找原因。還比如某個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)存在問題沒有攻破，如訂單滿足率還是不理想，就得四處扒拉數(shù)據(jù)去分析造成多少損失，主要是哪部分造成損失最多，還得想該如何用數(shù)據(jù)監(jiān)控，責(zé)任方在哪，如何完善等······綜上就是小編整理的數(shù)據(jù)分析工程師日常工作，希望可以幫您更好的理解這個崗位。
dlpengzhen
不是很累，數(shù)據(jù)分析師最主要的重心在于“分析”，分析運營數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)決策的動力。當(dāng)然數(shù)據(jù)分析師，還需要把數(shù)據(jù)通過淺顯易懂的圖表形式展現(xiàn)出來，無論是餅狀圖，曲線圖，柱狀圖等等。關(guān)于加班，如果工作僅局限于機械化的數(shù)據(jù)分析工作，那么，面臨的選擇可能會有“加班”。
數(shù)據(jù)分析師的基本要求
1、懂業(yè)務(wù)。
從事數(shù)據(jù)分析工作的前提就會需要懂業(yè)務(wù)，即熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(yè)認知和公司業(yè)務(wù)背景，分析的結(jié)果只會是脫了線的風(fēng)箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。
一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導(dǎo)，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數(shù)據(jù)分析的框架，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析也很難進行。另一方面的作用是針對數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議。
3、懂分析。指掌握數(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數(shù)據(jù)分析。
指掌握數(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數(shù)據(jù)分析。
4、懂工具。
指掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)的常用工具。數(shù)據(jù)分析方法是理論，而數(shù)據(jù)分析工具就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數(shù)據(jù)，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數(shù)據(jù)分析工具幫我們完成數(shù)據(jù)分析工作。
注意：
1、數(shù)據(jù)分析最擅長的工具一定包括Excel，通常好的數(shù)據(jù)分析師一定是一個非常非常專業(yè)的Excel使用者，這其中包括了對Excel常用公式和功能的理解及使用（數(shù)據(jù)透視表，各種圖表等）。
2、如果致力于從事數(shù)據(jù)分析工作，那除了掌握Excel， VBA，SQL之外，還需緊跟趨勢，學(xué)習(xí)最新技能，但同時也得夯實基礎(chǔ)。
阿布kingnine
將它細分為如下的14個步驟：數(shù)據(jù)分析師的日常工作1、確定目標在開始進行數(shù)據(jù)分析之前，最重要的一個步驟就是和自己的團隊開會，確定本次項目的戰(zhàn)略目標。如果你連核心的戰(zhàn)略目標都沒有，那等到自己真正開始分析的時候就會像無頭蒼蠅一樣，不知道從哪里開始分析。2、建立問題光有核心目標還不夠，你還要根據(jù)核心目標分析出各種有可能存在的問題。就像是我們上學(xué)時做閱讀理解題目一樣，先讀題，再帶著問題閱讀。分析數(shù)據(jù)也是如此，只不過，這次的出題人是你自己。這樣的做法還能讓你事半功倍。3、收集數(shù)據(jù)所謂“數(shù)據(jù)分析”，沒有數(shù)據(jù)肯定是不行的。當(dāng)你確定了目標與問題，下一步就是根據(jù)所制定的目標與問題來收集相關(guān)數(shù)據(jù)。這一步驟也是所有步驟中最基礎(chǔ)的一步。4、設(shè)置KPI數(shù)據(jù)收集完成后，你需要設(shè)置KPI（關(guān)鍵績效指標）。主要KPI包括：跳出率、平均會話時長、目標轉(zhuǎn)化率以及著陸頁轉(zhuǎn)換率等。無論是定性還是定量研究數(shù)據(jù)，你都要設(shè)置KPI。因為KPI可以幫助你跟蹤和衡量進度。5、清理無用的數(shù)據(jù)員工從各個來源收集的數(shù)據(jù)，不一定都是有用的。無用的數(shù)據(jù)不僅會讓數(shù)據(jù)分析師的分析過程變得繁瑣，還會導(dǎo)致結(jié)果不準確。這時，我們就需要參考KPI，對無用的數(shù)據(jù)進行清理。任何與業(yè)務(wù)目標無關(guān)或者和KPI管理策略不符的統(tǒng)計、數(shù)據(jù)或指標都需要被刪除。6、進行統(tǒng)計分析統(tǒng)計分析也非常重要，它包括聚類，同類，回歸，因子和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。7、建立數(shù)據(jù)管理路線圖這一步驟并不是必須進行的。創(chuàng)建數(shù)據(jù)管理路線圖需要花費一定的時間，但是它可以幫助數(shù)據(jù)分析師更好地處理以及存儲數(shù)據(jù)。8、整合技術(shù)分析數(shù)據(jù)的方法有很多種，但是分析能否成功，還是要靠整合好的軟件和技術(shù)。例如，通過統(tǒng)計方法數(shù)據(jù)分析和核心數(shù)據(jù)分析方法集成的技術(shù)，你可以避免有效信息的分散，直接獲得最有價值的信息，從而節(jié)省時間和精力。9、將數(shù)據(jù)可視化可視化數(shù)據(jù)就是將數(shù)據(jù)通過圖形和圖表的形式呈現(xiàn)出來。人類都是視覺動物，將數(shù)據(jù)可視化可以幫助整個團隊理解數(shù)據(jù)，從而提取出有助于企業(yè)發(fā)展的各種信息。10、實施文本分析我們每天都會創(chuàng)建億字節(jié)的巨大數(shù)據(jù)，其中很大一部分都是基于文本的。文本分析又稱文本挖掘，它是一個獲取大量文本數(shù)據(jù)并以使數(shù)據(jù)易于管理的方式進行整理的過程。通過這一過程，你能夠提取真正與業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。為了加速文本分析過程，你可以使用現(xiàn)代分析工具和技術(shù)?，F(xiàn)代分析工具和技術(shù)能夠以高效、目標明確的方式，幫助你收集和整理結(jié)論。11、深入診斷分析診斷分析也是分析過程中必不可少的一部分，它是一種強大的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)形式。通過診斷分析，你能夠獲得某件事發(fā)生的原因以及方式，從而找到解決問題的確切方法。13、考慮自主技術(shù)研究表明，到2021年，將有80%的新興技術(shù)由AI基金會開發(fā)，這意味著自主技術(shù)的能力和價值正在不斷增長。當(dāng)前，最流行的兩種自主技術(shù)是智能警報和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：（1）智能警報：如果你正在監(jiān)視供應(yīng)鏈KPI，你可以設(shè)置一個智能警報，每當(dāng)出現(xiàn)無效或者低質(zhì)量數(shù)據(jù)時，就會自動觸發(fā)你所設(shè)置的智能警報。（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習(xí)的一種，它試圖了解和學(xué)習(xí)人腦是如何處理數(shù)據(jù)信息并預(yù)測價值的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會從每筆數(shù)據(jù)交易中學(xué)習(xí)，這意味著隨著時間的推移，它的技術(shù)會更加成熟。14.生成報告在前面，我們一起探討了各種數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用。當(dāng)我們分析完畢后，你就需要將這些元素組合在一起，生成報告。通過使用各種BI（商業(yè)智能）儀表盤工具，你可以將數(shù)據(jù)可視化，將這一可視化報告加以整理，讓企業(yè)內(nèi)更多的人一起發(fā)揮報告的價值。
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