數據分析工作的主要內容和基本流程

數據分析師主要處理的幾種工作內容：

1，臨時性需求（專題分析）：比如說監控到現有的指標出現了異常情況，需要通過數據分析去找原因

2，制作日常報表：日報，周報，月報，數據儀表板，等等

3，數據挖掘：比如通過做用戶分析（行為、設備、渠道、心理等等各種分析，例如：用戶路徑分析和轉化漏斗分析），做“用戶分層”，“用戶分群”，在此基礎上擁有較完整的“用戶畫像”，對用戶展開有針對性的運營活動，也就是進行精細化運營

4，戰略分析：公司下達了戰略目標或短期目標，需要通過數據分析看如何達成

5，產品優化：公司要對現有的運營模式或者某個產品進行評估，看是否需要進行調整或者優化

 

對於專題分析，其工作流程基本如下：

1，明確分析目的：了解產品/運營的需求，需要解決什么問題，有哪些關鍵指標，並和業務方確認指標的定義（統一口徑）。

 

所謂問題，就是現狀和期望之間的差距。這里需要判斷現在的狀況到底是不是一個問題。比如說某商品銷售額下降了，如果該商品並不是公司的主打產品，對公司的收益未產生大的影響，那么這一現象就不是問題。相反，即使某商品銷售額上升了，但是公司投入的廣告費非常之多，與其銷售額不符，那么這個現象就是一個問題。又比如說，雖然某商品銷售額下降了，但是在可控的浮動范圍內，那它就不是問題。不是說數據稍微有些變動就需要進行分析，分析之前一定要確認這到底是不是一個真正需要解決的問題。

 

這里摘抄一段這個階段可能遇到的情況：（摘自：https://posts.careerengine.us/p/5de7a5b1951eaf2c0475d960）

業務確認環節是分析師顯示自身的專業能力的關鍵環節，也是分析任務成敗的首要關鍵步驟。由於需求方背景不同，對於數據認知能力也參差不齊。這里面會存在幾種可能：

1. 業務方無法描述問題
2. 業務方將很多問題混雜在一起
3. 業務方清楚面臨的問題，但無法和數據進行映射
4. 業務方清楚面臨的問題，提出了錯誤的數據需求
5. 業務方無法預判可能的分析結果

對於 1 類需求方，專業技能不合格，會禍害上下游，fire 掉就可以了，絕對不可以手軟。

對於 2 類需求方，非常普遍，因為很多人並沒有經受過嚴格的系統化思維，分析師需要使用 MECE 原則幫助業務方梳理業務，在期間找到機會點。同時在梳理問題的同時，需要了解清楚什么是主要問題，什么是次要問題？什么是問題背后的問題？

對於第 3 類需求方，也相對普遍，一般企業是通過角色前置來緩解這個問題，通常這個前置的角色是產品經理，不過悲劇的是前置角色可能不合格，這時又需要分析師在~數據源確認~環節給出專業建議。

第 4 類業務方的問題和第 3 種很像，但需要單獨提出來，想像一下，對方提了一個錯誤的數據需求，但作為分析師的你居然漂亮地執行完成了……然后業務方不滿意，又提了一遍，可能還有第三遍……新手分析師應該沒少吃過這個啞巴虧。

對於第 5 類，我們實際上對業務方提出了更高的要求，這背后的邏輯有兩層：

• 業務方是否游刃有余的掌控業務和數據之間的所有可能關系；
• 如果有和預期一致的數據分析結果，那么接下來的行動方案是否值得執行。

 

2，假設問題出現的原因：這里分為兩種情況，一種是驗證型數據分析，也就是說可以事先假設問題出現的原因。還有一種是探索型數據分析，無法事先猜測問題可能出現的原因。

 

對於驗證型驗證型數據分析，我們可以通過對比各維度（時間，內外部商品/服務，用戶：性別，年齡，地區，興趣廣泛度，新老客戶，會員非會員，交易方式。。，渠道，路徑等等）的KPI來提出假設。比如說這個月和上個月相比，公司沒有進行促銷活動，因此可能是這個原因導致新客戶人數的降低。如果通過比較未發現可能的原因，那么就需要進行探索型數據分析。大家知道，數據可以進行分析的方面太多了，如果不設限，那么數據分析可以一直深入下去，因此並不是說分析得越細越好，這樣會浪費大量的時間精力，我們應該從最可能的地方入手，並隨時提出假設和進行驗證。

 

3，准備數據：查看需要哪些數據，然后獲取數據（爬蟲，文件，數據庫，數據倉庫，市場調查，公開出版物，等等），檢查所需的數據是否都有存儲，清洗數據（缺失值，異常值，重復值，規范化，去除無用的信息，增加新變量，合並數據集，數據類型變換，等等），抽樣，存儲。

 

4，分析數據：拆分指標（比如：GMV=流量*轉化率*客單價），比較各個影響因素，確定影響較大並且可調控的因素，用具體分析方法對關鍵方向進行分析，定位到問題所在。

 

5，對之前提出的假設進行驗證，找到問題產生的原因。

 

6，尋找可能的解決方案，並確定優先級。這里需要考慮解決方案的開發成本，時間限制，效果等因素。

 

7，總結並提出建議：制作數據分析報告---報告背景，報告目的，分析思路，正文（包括數據來源，分頁圖表等），結論和建議。

 

8，持續跟蹤：運營按照解決方案更新后，收集用戶反饋，不斷迭代 。