数据分析师都解决什么样的问题？

2021-01-07 09:47:33 阅读（190） 评论（0）

6月，在飞机返回的路上，我遇到了一个北海道银行来中国出差的女孩；在路上，我谈到了自己的职业；当我谈到北京时，让我非常苦恼的是如何轻松地向她介绍数据分析和数据分析师；例如，她是银行的一名普通员工。她的日常任务是结算和结算，从早到晚处理数据；因为只有整理好的数据，自然不在乎也不注意，数据是如何产生的；这个问题的结果是，当数据打开时，经常会发生争吵。业务线a给出的数据显示XX指标有所改善，业务B给出的数据只是另一个结论，指标正在下降；讨论数据口径后，会议结束时，每个人都感到无能为力。每个人都忍不住感叹，这次会议又白开了；头一拍，目标就来了。各种活动计划的目标基本上是拍打头部，直接是10-20倍，每个人都忙了一段时间；数据即将到达我的碗。你昨天想要的数据需求好吗？明天老板开会，给几个数据；某个DLU指标掉了，看数据有没有问题；今天的push，明天的push，pushctr高，同一群用户高，用户投诉不断；既然业务问题这么多，数据分析师具体解决了哪些问题？明天老板开会，给几个数据；某个DLU指标掉了，看数据有没有问题；今天的push，明天的push，pushctr高，同一群用户高，用户投诉不断；既然业务问题这么多，数据分析师具体解决了哪些问题？ 1.答案发生了什么？频率是多少？为什么会发生？2.具体的业务问题是什么？3.现在应该采取什么样的行动？4.未来的趋势是什么？错过机会了吗？哪些问题(方法)是错误的、正确的，去掉错误的，只留下正确的；数据只有与业务相结合才有价值。数据体现可以用五个字概括，晒数据，看数据，用数据，找问题，实现数据；晒数据，让业务准确、及时、完整地看到数据，落地在报表、数据等方面。查看数据，培养用户查看数据的习惯，并有诱惑用户的把握；登陆报表、电子邮件日报、主动发送到您手中等；使用数据，通过数据在业务中做出决策。着陆是寻找问题，如异常监控/主题分析。对某一策略和特定计划进行评估和分析，支持、指导、改进和改进。着陆是依赖数据的异常监控/主题分析，给出产品运营和产品策略的长期监控系统（运营移动用户增长和粘性），通过数据挖掘促进业务，登陆数据产品和数据挖掘产品；数据实现，利用数据赚钱，登陆点可以在外部数据平台和数据产品上；“数据分析师”在整个链接中做了什么？我们从分析师的日常工作、临时需求、报告、数据分析和模型、数据产品、数据挖掘的角度来谈论临时需求，即解决业务的一次性、临时数据需求；报告是根据业务需要定期查看和分析常规数据；数据分析与模型，与业务沟通，分析业务中的各种问题，提供一些业务建议和选择，根据业务需要进行一些挖掘模型；数据产品是通过可视化解决结构化（固化）业务问题；数据分析模型、分析理念和数据结合，为定向业务提供分析产品；数据挖掘，数据直接作用于业务，如作弊用户、标签推荐、用户行为定向指导；前两类是数据，后三类是挖掘数据价值；数据分析师在工作中，在寻求答案的过程中，有一个非常重要的联系点，即思考；大多数时候，分析师会受到固有问题的影响，如果不灵活，不知道如何完善核心，就会产生思维盲点，注定要问一些非常关键的问题；有时答案不重要，思维角度非常重要；例如，在做临时需求时，不要把临时需求当作数学工作，学会整理和管理；通过思考，我们可以发现许多商业问题；只有了解业务，熟悉业务流程，总结和沉淀对业务的理解，了解行业的发展，我们才能提高自己。

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