数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些(真实例子说.pdf





《数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些(真实例子说.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些(真实例子说.pdf(12页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、从事数据分析的人员日常工作内容和职责是什么?来源:知数教育网 摘要:数据分析人员在工作中到底需要做什么?教科书说的再多,依然是纸上谈兵,下面从实例告诉大家,让你对数据分析工作有一个更直观的认识。实例一部分正在从业者用亲身经验告诉你,一部分公司招聘 HR 现身告诉你 1.最重要的是要精通 excel 表格的数据处理技巧,数据透析等;也就是需要excel 表格用得非常娴熟的人才。2.数字敏感度要强,一看到某个数据就能够感觉出数据是否存在不合理的地方,同时预测问题所在并以最快的时间找出问题根源并提出解决方案。3.熟悉公司业务,和行业知识。若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没
2、有太大的使用价值。4.掌握分析的理论知识,掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。Part0.教科书上写的数据分析师需要具备的技能:5.懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。
3、A.在美国做数据分析,我们的客户是零售商和一些快消品的生产商,数据分析对很他们重要。由于超市都有会员卡,每一笔消费都会上传到我们的数据库,所以我们拥有详尽的数据可以用来分析。首先超市或者商店里有大大小小的打折促销活动,要知道这些活动有没有效果就得对关键性的指标进行对比,做出报告告诉客户这些活动的效果。有的广告公司也会找我们分析他们的广告效果,这时候就得在数据库里找实验组和对照组进行建模,在 SAS 里做统计分析。当然我们也会和一些公司合作搞调查问卷什么的。另外季度性的报告也是很重要的,各种各样的指标要进行分析对比,看 KPI,画趋势图,各个门店各个部门都要看。有时候会有一些门店或者一些部门指标
4、下滑了也要找出原因。客户关系管理也很重要,要决定怎么给客户发促销邮件,广告,怎么发优惠券之类的。相信看过塔吉特大数据营销这篇文章的人都能领悟大数据的魔力。另Part1:数据分析从业人员所认识的数据分析师工作内容和职责 外,Target 确实是家好超市。还有一些分析是研究产品之间的关联度的,这样可以给经理们提供上架建议。对于新产品也有一套指标来检测他们的表现,不好的下架。在公司里做的项目还不太多,大概就上面几类吧。B目前在一家电商公司从事数据分析的工作 刚入门的时候都会从最基本的做起,也就是先做表格。先是学做日报。这是每天到公司做的第一件事,虽然很基本,步骤很统一,也很机械,但是每天的日报都能看
5、出前一天的销售状况,整个月的销售走势,本月的任务完成程度,过去 24 小时内流量来源的对比,转化率的变化,客单价的涨幅等等,清晰且明了。近年来手机端流量的崛起,也为此单门添加无限端的流量、销售的分析,以及无线端和 PC 端的占比分析。采用表格,折线图,以及文字表述等方式,通过邮件发给公司里各个部门的主管。再有就是日销、库存类的表。这些是关于每一天销售过后的库存、产品销售预测、以及店铺内的 top 产品的表。产品销售预测,是通过近 30 天内的销量,求平均作为销售速度,或者如果近期有大幅度的活动力度,也可取近一天的销售量作为销售速度预测。通过 vlookup 得到对应的库存,再通过公式计算得出,
6、按正常日均销量销售的话,一定时间内会出现库存紧缺的产品,做出库存预警。top 产品的列取可以帮助在做活动推广的时候,更好的选取产品,也可以直观展现近期产品的受欢迎程度,也间接能反应消费者在宣传作用下的消费偏好。流量分析相关表。电商行业对流量的来源分析会更注意,先流量细分,再者只要出现和近期数据相比有较大幅度变化的都需要反映出来。拿淘宝平台的商家来说,站内有钻展,直通车,首焦等流量来源,如若出现较大变动都需要去找对应的原因。站外的话因为会不定期在各个平台做活动,也是需要去相对应的部门获取近期流量来源。复盘。每一个较大活动完了都需要对这次活动做复盘,分析销量,走势,和前期对比,哪些不足,什么时间点
7、卖的好等等。数据分析是公司运作较核心的部分,公司每采取一个决策,都需要参考公司数据指标,每制定一个营销政策也都要结合当前的数据表才能制定。数据分析可以帮助公司更清晰的知道自己的特色、优势,以及消费者的偏好、大环境的变化等等,以此来更好的运作。C数据分析挖掘工作人员 给产品经理的产品优化提供数据支持,这是对数据驱动改进。验证产品经理的产品改进效果,这是数据求证。为高层做邮件和报表,抽取出公司运营的关键指标供高层监控公司的运营情况。D互联网+分析 1.KPI 指标监控,异常指标分析,寻找问题根源,为老板做建议 每周都会有:出现什么问题,问题的原因是什么,各个小 team 的 Action,每周这么
8、循环下去。2.各种周期性报表,各种临时性提数 3.针对某一特定业务问题的分析报告 4.针对某一业务问题的进行线下建模和分析,最终推动模型上线 周期性跑模型,跑模型的效果报表。建模这块最麻烦的是 需要与业务方沟通,搜集资料,梳理需求,定义好各个指标,加工成所需要的特征变量,特征变量的寻找很多时候都是尝试,摸着石头过河。E.新媒体+数据分析 日常类:1、周期性的数据报告,不同的汇报对象侧重点不同。2、KPI 指标优化,不同阶段侧重点不同。3、数据模型建立和持续评估效果,实时进行。不定期:1、特定的数据分析专题。2、拉一些人来分享。其他:解决运营中遇到的大大小小问题和需求。F.企业类的数据分析 目前
9、企业类的数据分析主要集中在 BI 阶段,即普遍意义上的报表。还有一些工作是给业务部门和销售团队提供数据支撑。如果希望真正的利用数据发现价值,业务部门才是真正使用数据的地方。没有目标的数据分析都是纸上谈兵。数据部门的优势在于能够拿到整个公司所有系统的数据,能从更多的维度和更宏观的角度发现数据中存在的价值。但是很遗憾,数据部的同学们都在业务部门的需求中疲于奔命,再者说来也没这种意识。努力提升自己的话语权也该是数据分析师在自己的工作中应该考虑的一部分内容。数据驱动才能真正的不再只是一句口号。G.数据工作人员 1、了解和整理产品部门的数据需求 2、技术性工作。主要编码处理数据、偶尔做些数据分析 3、管
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数据 分析 具体 工作 职责 内容 哪些 真实 例子

限制150内