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第 1 节 数据分析师平时都做哪些工作（第1页）

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一、数据分析师的日常工作是什么？

如果你理解了这4个词儿，就知道了数据分析的日常工作：沟通、监控、分析、建议。

1.沟通

很多人以为数据分析是个技术活，需要埋头苦干，这就大错特错了。其实数据分析日常工作中最重要的是沟通需求。很多新入职的数据分析师，把分析结果汇报上去以后，才发现不是业务方所需要的。这就是一开始双方没有沟通好，没有做到想业务方所想、急业务方所急。

沟通需要注意哪些坑呢？

数据分析本质上是对业务的支撑，所以分析的需求是来自业务方（比如产品、运营、销售等部门）。

而业务方是不懂数据的，所以提出的需求往往天马行空，或者只是从自身业务角度出发来提需求，这就导致业务方提出的需求不明确。这时候就需要数据分析师沟通的时候，要清楚业务方需求是什么，要达到什么目标，并要求业务人员把需求写清楚。不然你把分析结果给她，她说不对，然后让你重新提供新的数据，这样你就会陷入无限的返工中。

另外，数据分析师还会做一些数据支持的工作，也需要沟通。公司的业务情况会不断变化，当公司现有的系统无法满足新的业务需求时，就需要数据分析师能够从数据库中取出业务方需要的数据。

数据支持一般是临时性需求，虽然这部分工作一般工作量不大，但频次较多。需要多和业务方沟通，才能避免把自己变成一个「取数机器」。

2.监控

如果你看数据分析的招聘，通常会写这么一条要求「制作公司日报表和月报表」。报表就是把监控的指标做到一个表格里。如果表格是每周做，叫做周报；如果是每个月做，叫做月报。通过制作报表来监控报表里面的指标，通过监控指标的变化，及早发现可能存在的问题。例如，对比上周六的日活跃用户数，发现本周六的日活跃用户数有明显下降了。只有发现了问题，才能进入下一步的分析。

3.分析

当公司业务遇到问题或者监控发现问题时，数据分析师需要分析找到问题发生的原因。例如，本周六的日活跃用户数有明显下降，需要找到下降的原因是什么导致的。数据分析师也会接到专题分析的项目。专题分析是对某一专门问题做的分析。比如销售部门想知道公司产品在微信、百度、今日头条等各个渠道的推广效果如何，就需要数据分析师做一个专题分析，然后将分析结果做成报告给销售部门。

4.建议

在针对业务出现的问题找到原因后，还不够。数据分析师要提出建议，这样才能指导业务方下一步具体如何去解决问题。需要注意的是，提建议的时候要提出多种建议，避免提出一种建议，不然业务方没法通过一种建议来作出决策。比如诸葛亮作为刘备的数据分析师（军师），提建议的时候一般会说：上上策是xxx，上中策是xxx，下下策是xxx，请主公定夺。

数据分析师好比「诸葛亮」这样的军师，日常工作可以用一句话总结：沟通需求，监控数据，发现问题，分析原因，提出建议。

二、数据分析师如何与其他部门进行协作的？

由于不同公司数据分析师所在的部门也不一样，为了说清楚数据分析师如何与其他部门协作的，下面我们把产品、运营、市场等部门统称为「业务部门」，数据分析所在部门统称为「数据分析所在部门」。

各部门之间的协作如下图。

业务部门会不断提出新的业务需求，然后数据分析师和业务部门沟通需求，并做出分析报告作为交付结果给到业务部门。

如果业务部门认可数据部门做出的分析报告，并希望以后可以随时查询到相关的数据，那么数据分析师所在的部门会把数据产品化，也就是协助技术开发部门把数据产品做进公司后台系统，一般形式就是报表。

三、数据分析的挑战在哪里？

掌握了工具就好比你只知道了斧头的功能，但是却不知道如何用斧头来砍柴。很多人以为数据分析的挑战在于熟练使用分析工具（Excel、SQL、Python…），其实不是，数据分析的挑战在于很多人「不知道分析什么，不知道如何分析」。

1.不知道分析什么

日常数据分析师最常见的工作就是解决别人提出的问题或者自己发现问题。那么想要开展工作的第一步就是明确问题，只有明确了问题，才能知道是在分析什么。

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