一名数据分析师的日常工作流是怎样的？

数据分析师的日常工作流是什么？「数据分析师」这个职位，不同的公司，不同的行业，对它的理解，以及它所覆盖的工作范围。在一些传统行业，数据分析师的工作重点是「做行业报告」等等；在阿里巴巴等大型互联网公司，工作区别相对明确，数据分析师大部分时间只做产品及操作分析，至于「基础数据处理」、「构建数据产品」等等不涉及；在创业公司等相对较小的公司，「数据分析师」要做的工作可能不仅仅是「产品及操作分析」，「收集和处理基础数据」，「构建数据产品」都属于「数据分析师」工作范围。明确数据分析师的工作范围，可能知道每天做什么，如：产品和运营数据提供（正常分析师工作）基础数据收集和处理（类似ETL工作）数据产品思维和构建（类似数据产品经理工作）数据价值挖掘（类似数据挖掘工程师工作）日常工作流如下：上午：日常项目跟进，包括与产品、运营、开发学生沟通，这部分主要通过Tower和项目PM的日常电子邮件相互合作，了解进度。当然，每个项目都会有5-10分钟的晨会；每天不规律:日常运营需求的沟通比较多，主要是面对面的。固化需求后，电子邮件会知道并记录下来；下午晚点和晚点:数据平台自己的工作，包括基础数据开发、数据产品建设等。，需要我们安排自己的时间来完成。初创公司的一个优势是人员相对较少，每个人都面对面合作。初创公司的一个优势是人员相对较少，每个人都面对面合作。如何管理时间和时间表？由于数据分析师的工作涉及的内容很多，他们经常被产品/运营商称为讨论某些项目、营销活动等，或者被不同业务线的主管召唤，讨论如何深入分析业务线的效果。因此，他们经常计划「什么时候做什么事？」，基本得不到保障。即使得不到保障，每天早上过来后，也要把今天要做的事情列清楚，提醒自己抽出时间去做。每次做完一件事，都要划掉。虽然有许多工具可以使用，例如，Trello，但我还是喜欢笔记本，一支笔。时间是一件非常奇怪的事情，只要你想要，它就会来到你身边。例如，如果我想在晚饭后写采访，我会拒绝邀请同事做其他事情。我读过很多关于时间管理的书，也尝试过「番茄」等待各种方法，最后发现任何想要基于的东西「时间安排」去做「时间管理」所有的方法都很难有好的效果。相反，基于它们「待做工作」更适合做时间管理。例如，今天需要做三件事，根据优先级，1)2)3)，然后开始做，不想花太多时间完成，试着控制时间完成。很多人可能会觉得这很糟糕。如果他们不能完成，他们该怎么办。其实自己试试就行了，为什么要不情愿地去做，不得不去做？因为，第二天工作又来了，今天做不完，明天这些工作还是你的。除了每天工作的累积压迫外，它还需要一个人「自律」。如果你有一点时间刷微信、微博或和同事聊天，很容易打断工作流，所以最好一次完成。不管计划有多完美，如果没有，「自律」，也没有结果。如何练习数据分析师的思维？可以提到数据分析师的职业，「思维」一个词被提及最多。也许这与数据分析师有更多的思考，在沟通过程中更理性，让每个人都有错觉。个人认为，任何职业，任何人都应该有自己的思维体系和良好的思维方式。数据分析师的思维只是看世界的不同方式之一。例如，每个人的思维都是一条通往罗马的道路。虽然每个人都以不同的方式看待世界，但他们可能会得到相同的结果。要了解数据分析师的思维，首先要了解「思维」bing是什么？「思维」的定义：①思维相对于“感性理解”。指理性认识，即思想；或指理性认识的过程，即思考。它是人脑对客观事物的间接和概括反映。通常指逻辑思维，包括逻辑思维和形象思维。②相对于“存在”。指意识、精神。显然，定义①这是我们想在这里讨论的想法。这一定义也清楚地表明，思维是每个人看世界的一种方式。数据分析师通过数据了解产品/业务。因此，它确实有一套不同于他人的想法，即「类统计的逻辑思维」。除此之外，其他学生基本上和其他学生一样。从我打篮球和乒乓球的经验和五年数据分析师的经验来看，通过一些简单的训练很难学习一些思维方式。主要是通过工作过程中的实际案例，多踩几个坑，开阔视野。所谓「九折臂成医」，大概如此。和大家分享一下我平时常用的方法:看书，看别人的总结。学习大牛如何了解世界，分析案例，如《穷查理宝典》——查理芒格、《把时间当朋友》——李晓来、《系统思维》——德内拉梅多斯等，分析为什么这些作者的思维如此独特？为什么我认识世界的方式和他们不一样？哪种方式更好，哪种方式更接近真相？为什么他们看到的世界是这样的，我是这样的？多问问为什么，多找区别，然后去其他书看，一步一步丰富自己。这些作者可能没有得到真相，但他们可能有点接近真相。学会举一反三。做分析师是很有必要的「举一反三」的能力。去食堂吃饭，看到排队效率这么低，分析为什么效率这么低？我们的产品在某个地方也有类似的效率问题吗？我们的产品能用滴滴出租车吗？为什么不能用？反正多问几个为什么，多举一反三，多思考，多思考。「对或者错」有时候不重要，重要的是我们感知世界的能力在变化。研究别人的产品和数据。例如，我强烈推荐新的分析师查看各公司的财务报告。为什么呢？如果你能理解一家大公司的财务报告，你基本上了解一家公司的运营模式和重要产品，以及如何撰写报告。此外，研究别人的产品，无论是工具还是用户，看看他们的互动、设计、体验如何不同，为什么别人的用户数量是这样的，我们有多少？关注「经济」和「社会」新闻，多串联看新闻。北京大雨，河北大雨，南方干旱，南北需要什么？我们的产品能提供这些东西吗？长征7号上天了，什么东西可能不一样？多把不同的事情串联起来思考、思考、分析。综上所述，数据分析师应该有一个「系统、整体和部分的思维」，也要有一个「事物类比思维」，更要对「事物敏感」，能迅速将不同的事物串联起来(敏感)，迅速把握事物的本质特征(类似思维)，然后局部整体分析研究(系统思维)。如何跨领域学习？事实上，数据分析师经常面临「跨领域」，只是跨大小小的区别。比如我之前在阿里妈妈研究广告竞价，来空间研究共享经济和服务，可以算是一个很大的跨领域。从「分析方法」和「研究产品」两者没有区别，但研究领域确实不同。「跨领域学习与交流」对于分析师来说，这仍然更为重要。毕竟，我们不能保证我们所做的一切都是专业的或理解的。许多业务和产品都是新产品和新业务，我们应该确保快速跟上。其实跨领域学习并没有那么难。很多事情都是相似的。例如，足球类似于桌上的足球，足球和篮球在某些方面也是相似的。事实上，乒乓球和篮球在练习方法和技能上也有一些共同点。研究产品和业务的分析师也是如此。如果你学会分析事物背后的变化和发展规律，就不存在「跨不跨」例如，用户保留模型适用于Facebook和Uber的研究。为什么？因为用户在使用产品的过程中，行为和体验过程是相似的。每个人都可能受过教育，「看事物看本质，不要浮在表面上」。这对分析师来说更重要。如果你理解商业模式，比如「共享经济」无论是滴滴、Airbnb还是空格，基于模式「公众参与的闲置资源使用权转让」特征不会改变，唯一的区别是三种产品运营和用户体验的差异。因此，建议建立一套自己理解事物的思维模式。就像VC或巴菲特一样，为什么他们可以投资不同行业的公司，购买不同的股票，为什么他们能理解呢？因为他们都有一套了解世界和事物运作的思维模式，这种通用模式将有利于他们的跨领域投资。因此，我们不应该局限于「如何跨领域学习，如何学习，学习什么？」，我以为学了这么多，我一定知道一切，通过世界，但你看到的「星星」还是星星，「太阳」还是太阳，从未发现「太阳出来了，星星消失了；太阳下山了，月亮出来了」天体运行规律。归根结底，跨领域学习需要学习一套「理解事物的思维方式」，而不是一点具体的知识。建议您学习一些投资公司评估公司价值的原则和方法。此外，你还可以从系统和整体上阅读易经等与事物相关的书籍，锻炼你的系统思维和「凡事看本质」能力。数据分析的本质是什么？查理芒格说了一句话：「不要做股票分析师，而是做商业分析师。」无论我们通过什么样的数据分析，无论我们通过什么「分析方法」，「挖掘算法」，还是「数据可视化」，都是为了「分析和研究产品，以及使用产品的人」，而「产品和人」它将给我们带来商业利益。做产品的目的是让别人用，成立公司是为了最大化商业利润。因此，归根结底，数据分析的目的是「更好地了解使用产品的人的行为、经验和想法」，基于这些理解，「然后改变产品，最大限度地发挥商业利益」。例如，许多互联网公司必须进行分析「用户行为路径」，为什么要分析这个？如果我们知道得很清楚的话「用户是怎么进来的，去了哪里，看得多，看得少，从哪里跳失的」，我们可以优化「交互设计产品」，让用户体验更好，让用户点击「我们希望他们点击的东西」，从而实现我们产品的一些成功。亚马逊为什么要通过分析用户购买的东西来做呢？「推荐算法」？如果你能找到每个人都买的东西，然后根据「概率」计算TA可能购买的商品，然后将其放在用户通过的页面上「概率大」用户购买这些商品的概率要高得多。一切都是为了更好地了解用户，服务用户，最终让用户买更多的东西(或者保留率高，可以卖更多的广告)。所以，一个好的「数据分析师」是一个好的「商业分析家」。额外的努力有多重要？之前在其他文章中提到过「数据建模」影响，这个「额外的努力」对当时的我来说，是一种爱好和兴趣，没想到会通过它得到什么。最后因为喜欢「数据建模」而做了「数据分析师」，只能用看似偶然的事实来解释。大家可能都听过一句话:「从来没有白费力气」。我也同意。更不用说努力了，谈谈工作之外看似额外的事情，比如看书、运动、听公开课、业余时间学习某种语言、与有趣的人交流、做自己喜欢的晚餐、研究一年的节气变化、和朋友一起旅行、规划自己的路线等等。这些都是非常生活和有趣的。看似与工作无关的事情真的无关吗？什么是工作？工作需要什么技能？工作需要解决哪些问题？工作需要面对什么？这些问题都是生活的一面。什么方面？工作需要面对「人」，工作要解决「人们喜欢不喜欢你的产品」工作中需要有的问题「规划、思考、沟通、观察」等技能。「与有趣的人交流」是否会有更好的了解「人」？「研究一年的节气变化」需要一个吗？「研究和思考」过程？「和朋友一起旅行，自己计划路线」需要更好的吗？「规划的能力」？这些看似无关紧要的东西都在让「我们」一些潜移默化的技能得到了提高。因为大学里没有「数据分析师」这个专业，所以，公司招聘「数据分析师」从不按照「专业」招聘，而是通过面试来检查候选人是否有「独立思考，善于观察，有研究精神」等特质。只要一个人有一定的技能，TA就能把一切都做好。所以，没有什么额外的，只有你不去观察、体验和思考。我的习惯是这样的：在微信上，我会自己固化一些「我觉得微信官方账号不错」，每天抽出空闲时间阅读他们推送的文章；在微博上，在排队吃饭的过程中，刷自己「晒选过」账户发送的信息「数据」相关会议@我的印象笔记；看商业和「数据」相关书籍，如《证析》、《为数据而生：大数据创新实践》、《商业本质》等，会买，然后晚上抽时间看完。作为一名数据分析师，除了阅读必要的数据和统计相关书籍外，还建议您阅读经济学、社会学等开阔视野，如「预测社会：群体行为的内在规律」，「消费者行为」看似与数据分析师无关的书，看似无用，其实很有用。任何产品和分析最终都会回归「用户」、「用户行为」的分析上。不再推荐其他书籍。有了一定的积累，你会发现一本《易经》可能就够了。不再推荐其他书籍。经过一定的积累，你会发现一本《易经》可能就足够了。在上述过程中，如果您看到非常适合工作的内容，您将在公司的实际产品上找到时间「编写代码/分析」等研究。时间花在哪里，收获就在哪里(即使每天吃，也会有收获)。当我喜欢做一件事的时候，我从来没有觉得我在花时间。给大家推荐几本书，开智100本经典书单这100本书，还是不错的，也许国外的书很多。先不要问哪