我所理解的互联网BI数据分析师 | 全面解读（建议收藏）

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-05-31 07:09 8阅读 0赞

**本文目录：**

☞ 数据分析师的工作内容☞ 数据分析师的能力要求☞ 数据分析与数据挖掘☞ 数据分析师的困境☞ 数据分析师的推荐资料☞ 总结

![640?wx\_fmt=jpeg][640_wx_fmt_jpeg]数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司，在不同的团队，数据分析师的职责，作用和地位也可能不一样。

本文从笔者自己的实际经历出发，总结一下数据分析师工作的内容，要求，工具，技能等多个方面。由于经历尚欠，文章内容难免疏漏，请多多包涵。也欢迎交流。

**一、数据分析师的工作内容**

从定位上来讲，数据分析师是一个“业务支持”的工种。数据分析本身是通过数据，最终解决商业问题的过程。

按照支持的方向划分，可以分为产品数据分析师和运营数据分析师。

产品数据分析师，顾名思义，侧重于支持产品的分析工作，包括但不限于产品埋点梳理，产品功能分析，产品核心指标分析，产品用户分析。

运营数据分析师的工作主要包括运营策略评估，运营活动分析，日常经营分析，商业效果分析等。两者的共同点是，都需要通过多种方法，从数据中发现当前业务中存在的问题和不足，提出改进策略推进落地，并评估策略或功能上线之后的效果。

因此，他们的产出通常包括基本数据表格，线上数据报表，数据分析报告以及其他相关文档(如埋点文档，PPT报告等)。分析师的产出，既可以是交给产品经理，运营人员等业务方，也可以是上层领导。前者的情况下，分析师通常具有一定的主动权和话语权，而如果是后者，则可能相对被动一些(当然也需要具体情况具体分析)。但两种情况下，数据分析师都是要帮助业务方从更深入的层面理解业务，洞察业务，发现新的增长点。

具体来讲，数据分析师的工作内容有以下方面：

1.1 数据埋点的规划，确认和梳理

无论是一个新的产品功能还是一个运营活动，上线之前必须要对埋点进行规划，确保核心数据指标分的埋点上报逻辑是正确的。数据分析师需要和产品经理配合，共同做好埋点梳理，不能所有的点都埋，也不能漏掉核心的埋点，更不能等上线之后再补埋点。还需要清楚埋点的数据如何从对应的数据表中获取，有没有和现有埋点的冲突，不同版本之间埋点是否存在差异等。进一步的，可能会有一些埋点数据经常需要使用，而埋点的底层表通常数据量很大，直接取效率可能比较低，这时就可以考虑将我们所关心的数据做一个每日定时任务，每日生成一张表，供之后的分析使用。

1.2 数据指标体系的构建

指标是对一个业务场景的定义，需要有指标名称和数值以及相应的算法，必要时还要给出SQL。指标体系是很多指标组成的一个统一整体，既相互独立，有相互关联。构建指标体系通常可以按照指标集+维度集的思路来进行。指标集是围绕核心指标的一系列指标，维度集包括时间维度和空间维度，如年月日周时分秒，全国区域省份城市等。维度集还可以包括业务细分的维度，如操作系统，新老用户，支付方式等。数据分析师在日常工作中，需要梳理不同层级的指标体系，明确其计算逻辑，口径和使用场景，确保能用最合适的指标为业务更好地服务。

1.3 业务日常分析与专题分析

这一部分和前一部分紧密相连。日常分析包括产品功能上线的收益分析，也包括关键指标的日常监控和异动分析。产品上线分析需要结合具体的功能进行。指标监控和异动分析则需要一定的经验。常见的异动分析方法有维度拆解，漏斗分析，公式拆解，指标关联分析等，有时也需要结合外部环境，运营事件等进行。前期可能需要进行一定的探索才能真正找到原因，业务成熟之后，这部分可以考虑上线成为归因分析的系统，自动化定位原因，提高效率。这其实是一个“数据分析思维产品化”的过程，既能够沉淀自己的方法论，也能够通过产品化进行推广，使更多的人受益。

专题分析是工作中价值输出占比比较大的一部分。相比日常分析来讲可能更综合一些，但并没有明确的界限。一般来讲分为3个阶段，6个步骤：

> 第一阶段，问题识别与构建
> 
>  *  Step1：识别问题
>  *  Step2：回顾之前的发现
> 
> 第二阶段，定位问题，并给出解决方案
> 
>  *  Step3：建模(变量选择)
>  *  Step4：收集数据
>  *  Step5：分析数据
> 
> 第三阶段，传达结果并推动结果落地
> 
>  *  Step6：传达给相关方数据分析结果并采取行动
> 
> 来源：

1.4 数据报表的配置搭建

数据报表可能会有多种形式，如每日邮件，tableau，其他线上报表等。也可能具有不同的时间周期，如日报，周报，月报等。线上的报表通常以统计图，统计表的形式呈现，日报周报除了基础数据外，还需要有文字解读，观点建议等。线上报表配置时，通常需要依赖一定的调度任务(每天自动定时产出数据表，线上报表就是把这些表的数据直接或者间接呈现出来)。

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**二.、数据分析师的能力要求**

2.1 技能要求

必须指出，任何的技能，都只是工具，只要能达到最终的结果，无论用什么手段都可以，重要的是简单高效熟悉。我们从数据获取，数据预处理，数据分析，结果呈现等几个方面分别来说明。

① 数据获取

*  SQL技能。我们在工作中的业务数据主要来源于自有的数据库或者数据仓库。这些数据大多是已经由数仓同学处理好的，结构化的，使用SQL(这里是一个广义概念，实际中主要是Hive SQL)是一种最简单有效的获取数据的方式。SQL本身入门门槛低，上手快，专业性不是很强。多写多练，就可以熟能生巧。但一定要注意SQL逻辑和口径的准确性，这需要我们使用正确的表，准确的限定条件，以及根据经验对取数结果进行判断。还要注意SQL的执行效率。
 *  python爬虫。除了在数据库中的数据，我们也常常需要从公司外部获取数据，而python爬虫是获取互联网数据的常见而有效的方式，因此掌握爬虫技能十分重要和必要。爬虫主要包括网页获取，网页解析，数据存储等步骤。python中主要涉及requests，lxml，BeautifulSoup，pyquery，pymysql，pymongo，selenium，scrapy等工具包。

② 数据预处理

这一阶段包含数据清洗和数据预处理两个部分。数据清洗的环节目标是提高数据质量，为后续的分析工作奠定基础，是高质量数据的最后一道屏障。数据质量的标准可以概括为“完全合一”(参考极客时间《数据分析实战45讲》课程)。“完”是指完整性：数据中不应该存在空值，空行等。“全”是指全面性：主要指同一列数据，单位要统一，定义要明确。“合”是指合法性：所有数据的取值应该在合理范围内，不能出现异常数据和非法字符等。“一”是指唯一性：同样的数据不能存在多次。因此该阶段可能的工作包括：数据格式的转换，缺失值填充，重复值删除，处理非法字符等。而数据预处理主要包括数据集成，数据变换等。数据集成是将不同来源的数据通过一定的手段整合在一起，工业级的数据集成需要用到专业的ETL工具。而数据变换主要指数据的归一化，如Max-Min规范化，Z-score规范化等。以python为例，实际中进行数据清洗，数据集成会用到pandas，数据变换则使用sklearn工具包。

③ 数据分析

这一阶段是数据分析工作的核心，也是最能体现数据分析师价值的地方，需要从“高质量”的数据出发，基于对业务场景的理解，从数据趋势，数据分布，数据计算中总结出业务现状，由此提出业务的改进建议。常见的数据分析方法有：象限法，公式拆解法，对比分析法，归因分析，漏斗分析，留存分析，同期群分析，AB实验等。

实际中，我们通常会使用一些可视化方式提高分析的效率。可视化的工具有很多，Excel是一种，简便易用，适合大多数人。除此外还有Tableau，功能虽然更强大，但需要付费。python中也有很多的数据可视化工具包，例如matplotlib，seaborn，pyecharts，bokeh等。R也是数据可视化时经常会选择的工具。可视化的呈现常用的图表有柱形图，散点图，折线图，扇形图，气泡图，雷达图以及他们的变体和组合等。实现的方式并没有优劣，只需要选择自己擅长的，能达到结果就好。

④ 结果呈现

这里的结果包括分析报告的输出和报表输出。主要是指输出的分析报告会有多种形式，可能是excel表格，可能是word文档，大多数情况可能是PPT。无论哪种形式，既需要有文字结论，也需要辅之以图表清楚地说明问题。因此要求比较熟练地使用office办公套件。

数据报表的输出通常需要对于基础平台有一定的了解，会使用Shell，SQL，HDFS，spark，数据仓库等。要能够处理异常情况，排查错误等，对于上线后出现的可能出现各种bug也需要能够及时准确处理。

2.2 技能要求

这里主要是指对于业务的深入理解的同时，可以结合一些已有的经典模型和理论。例如AARRR模型，RFM模型，二八法则，鱼骨图，马斯洛需求理论，生命周期理论等。这些经典的方法论能够帮助我们寻找思路，也能够帮助我们检验当前工作的完整性。这就需要一定的知识储备，多多摄入一些经济学，心理学，战略管理等知识。

另外，数据分析师需要具备一定的数据敏感度。对于业务上或者行业内的数据，要有一定的预估判断能力，把握一个大概的量级。对于一个数据的可信程度，能够在第一时间做出判断是数据分析师比较基础的一个必备的能力。

前文中我们提到了“产品化”，这也是数据分析师在工作中需要经常总结和思考的。

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**三、数据分析与数据挖掘**

广义上的数据分析包括数据挖掘的内容，例如基于业务进行数据模型搭建。这里就会用到一些经典的数据挖掘算法，例如决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，K-Means。这部分的工作在数据分析师的日常中也会遇到，但可能只占一小部分，不同的公司和团队也不同，需要看具体的情况。一般的业务分析可能用不到这些方法，但对其有一定的了解还是十分必要。不仅仅因为有时候数据分析师需要使用和产出这些模型，也可能需要对接算法工程师，因此了解常用的机器学习模型(分类，聚类，降维等)，甚至深度学习的原理十分必要。个人认为，相比于算法工程师，数据分析师更贴近业务，代码能力和工程能力要求不那么高。

**四、数据分析师的困境**

目前很多数据分析师的岗位，或多或少都会存在一个问题：Title是数据分析师，实际上却是提数工程师。

数据分析师在工作中缺少主动权和话语权，仅仅被当做是数据工具，这一点眼中违背了这个岗位原本的价值定位。改变这一现状需要分析师提高自己的主动性，主动发现问题，主动提供自己的思考和建议，持续跟进分析结论和效果反馈，提高自己的“存在感”。改变这种现状可能不是一个人能完成的，也不是一朝一夕的能做到的。或许需要自上而下的推动，或许需要很久的摸索，但可以肯定的是，SQL boy的角色没有真正发挥分析师的作用。

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**五、数据分析师推荐资料**

*  埋点和数据采集平台：
    
    业界使用比较多的有：友盟，Google Analysis，百度统计，talking data，growing io等。
 *  书籍推荐：
    
    《谁说菜鸟不会数据分析》《深入浅出数据分析》《赤裸裸的统计学》《增长黑客》《精益数据分析》《运营之光》
 *  常用网站：
    
    数据分析网：https://www.afenxi.com/
    
    爱统计网：http://www.itongji.cn/
    
    人人都是产品经理：http://www.woshipm.com/

**结束语**

任何一个岗位都有从入门到精通的一个过程，数据分析师也一样。

**肺腑之言**

本文总结和数据分析师的日常工作内容和基本要求，注重广度而非深度，也谈到了该岗位定位的问题和存在的困境。实际工作中确实会遇到各种各样的问题和挑战，只有迎难而上，多多总结，保持思考，才能从容应对。祝大家金九银十，升职加薪！

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