我干的是数据分析吗?

发布于 2021-10-11 09:16

数据树
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下面这篇文章是我在咱们的知识星球「路人甲的数据星球」中的一篇分享，今天也在这里分享给大家。


1.

数据分析的部门设置

数据分析这个岗位，现在设置是比较奇葩的，每个公司的设置都不一样，可以看下我下面贴的图片，是我们训练营的一个PPT。


现在正常的一个设置是:
公司设立单独的数据分析部门，和技术、产品部门是平行的。
然后每个业务下面再单设数据分析小组，取决于这个业务线有多大，如果业务线很大，下面还有子业务线，那么可以再循环上面的模式。

公司单设的数据分析部门向董事长汇报，如果是业务线下的分析组向业务线负责人汇报。
这个是偏业务向的设置，如果是技术上的团队，大概率属于技术部门下面的分支，向技术汇报。
业务向的分析团队，工作内容:
1、日常公司数据监控
2、解释数据波动异常
3、AB测试，跟进产品实验
4、探索性:从数据角度寻找增长点
初级的时候取数工作较多，辅助性工作，高级数据分析，探索性业务较多，帮助公司提升核心指标。
技术向的，完全从技术角度去发现业务的增长点，比如各种高级的模型、算法。。

2.

数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些?

以下是我作为一个商业数据分析师自己的理解，我把数据分析师的工作日常总结为下面几个方面。
1、产生数据
我这里所说的产生数据，并不是说去做开发或是做数据采集。
我这里所说的数据是每当业务上有新的功能点需要开发上线的时候，数据分析师需要去围绕着这些功能会产生哪些业务变化、这个功能上线的目的是什么、上线之后该如何衡量效果等一系列问题。
在功能上线前做好数据的埋点、以及可以衡量最终效果的指标。这样当功能上线的时候，你可以快速的衡量业务效果。
2、提供数据
第一步的数据产生又方便了第二步的数据提供。提供数据可能是作为一个数据分析师每天都要做的事情，甚至有时候大半天都在做这件事情。
数据需求的来源是多方的，各种业务方以及产品经理。商业数据分析师是公司业务方面的数据的出口。

为了能准确的给需求方提供数据，你需要跟业务方有充分的沟通，对公司的数据维度有详细的了解。
3、解释数据
作为数据分析师，是不能止步于提供数据的。
提供数据之余，你也要会解释数据，这些数据是怎么来的?好的数据坏的数据都需要去知道，那样才能取长补短。
春节期间用户购买vip 的数量翻了一倍，为什么翻倍了?
上周的用户留存降低了几个百分点，为什么降低?
知乎的最近一周的活跃用户答题量下滑几个百分点?
等等这些问题，都需要你一步一步的深入挖掘，而这背后的真正原因能够快速的做出预警或者给之后的发展一些很好的idea.
4、探索数据
光有解释数据是不够的，因为数据分析并不是解决能看出来的问题，还要能提出发现解决一些探索性的问题。
给新用户怎样的激励，才能让他们的次日留存达到最佳?
比方说Linkedin探索出来的让新用户拥有六个以及以上好友可以很好提高他们的留存。
探索数据通常是一个长期的比较大的项目，探索数据并不存在一个标准的答案，也通常可能是几个月出不了一个好的结论。
5、影响数据
A/BTest是为了探索更好的方向，更受用户喜欢的功能。通过数据论证可以说服业务方听询数据分析师的意见。
推送的消息文本应该怎么发？发给几个实验组看看效果;
这个按钮应该设计成什么颜色，配上什么文字?多设计几套上线几个不同分组看效果。
通过不断的A/BTest，数据分析师会更好的辅助产品的迭代，影响数据的产生。

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