数据分析工作的主要内容和基本流程

Posted 2021-03-19 huzihu

数据分析师主要处理的几种工作内容：

1，临时性需求（专题分析）：比如说监控到现有的指标出现了异常情况，需要通过数据分析去找原因

2，制作日常报表：日报，周报，月报，数据仪表板，等等

3，数据挖掘：比如通过做用户分析（行为、设备、渠道、心理等等各种分析，例如：用户路径分析和转化漏斗分析），做“用户分层”，“用户分群”，在此基础上拥有较完整的“用户画像”，对用户展开有针对性的运营活动，也就是进行精细化运营

4，战略分析：公司下达了战略目标或短期目标，需要通过数据分析看如何达成

5，产品优化：公司要对现有的运营模式或者某个产品进行评估，看是否需要进行调整或者优化

 

对于专题分析，其工作流程基本如下：

1. 明确分析目的：了解产品/运营的需求，确定需要解决什么问题，有哪些关键指标。

 

这里摘抄一段这个阶段可能遇到的问题：（摘自：https://posts.careerengine.us/p/5de7a5b1951eaf2c0475d960）

业务确认环节是分析师显示自身的专业能力的关键环节，也是分析任务成败的首要关键步骤。由于需求方背景不同，对于数据认知能力也参差不齐。这里面会存在几种可能：

1. 业务方无法描述问题
2. 业务方将很多问题混杂在一起
3. 业务方清楚面临问题，但无法和数据进行映射
4. 业务方清楚面临问题，提出了错误的数据需求
5. 业务方无法预判可能的分析结果

对于 1 类需求方，专业技能不合格，会祸害上下游，fire 掉就可以了，绝对不可以手软。

对于 2 类需求方，非常普遍，因为很多人并没有经受过严格的系统化思维，分析师需要使用 MECE 原则帮助业务方梳理业务，在期间找到机会点。同时在梳理问题的同时，需要了解清楚什么是主要问题，什么是次要问题？什么是问题背后的问题？

对于第 3 类需求方，也相对普遍，一般企业是通过角色前置来缓解这个问题，通常这个前置的角色是产品经理，不过悲剧的是前置角色可能不合格，这时又需要分析师在~数据源确认~环节给出专业建议。

第 4 类业务方的问题和第 3 种很像，但需要单独提出来，想想一下，对方提了一个错误的数据需求，但作为分析师的你居然漂亮地执行完成了……然后业务方不满意，又提了一遍，可能还有第三遍……新手分析师应该没少吃过这个哑巴亏。

对于第 5 类，我们实际上对业务方提出了更高的要求，这背后的逻辑有两层：

• 业务方是否游刃有余的掌控业务和数据之间的所有可能关系；
• 如果有和预期一致的数据分析结果，那么接下来的行动方案是否值得执行。

 

2. 准备数据：获取数据（爬虫，数据库，数据仓库，市场调查，公开出版物），检查所需的数据是否都有存储，清洗数据（缺失值，异常值，重复值，规范化，去除无用信息，合并数据集等等），抽样，存储。

 

3. 分析数据：拆分指标，确定分析方向，用具体分析方法对关键方向进行分析，定位到问题所在。

 

4. 查找原因：提出假设，验证假设。通常从内部原因和外部原因上寻找。

 

5，寻找可能的解决方案，并确定优先级。

 

6. 总结并提出建议：制作数据分析报告---报告背景，报告目的，分析思路，正文（包括数据来源，分页图表等），结论和建议。

 

7. 持续跟踪：运营按照解决方案更新后，收集用户反馈，不断迭代 。