數據分析師日常工作內容

       在日常工作中，數據分析師不會有一些無關緊要的提數要求，如果產品和操作人員較多，這些需求會讓分析師更加頭痛，一位分析師可能會對接10+的業務和產品，每個人每天都有一條需求，基本時間就會被需求占滿。接下來小編為大家介紹介紹數據分析師日常工作內容。

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數據分析師日常工作內容

01 指標設計

       什么是指標設計？對于指標的概念相信大家都有所了解，對于一款app常見的指標包括每日活躍用戶數、次日留存率、七日留存率等等，這些指標主要是在app層面的指標，一個app下面還會有很多不同的功能模塊，運營也會經常推出不同的活動，每當產品或運營上新功能或新活動時，數據分析師需要去確定該用哪些指標去衡量這些功能或活動的效果，以及如果后續要做一些更深入的分析，還需要考慮設計一些更深層的指標，這些都是屬于指標設計的范疇。

02 數據埋點

       關于埋點的概念在公眾號前面的一篇文章中已有所提及，不太清楚埋點是什么的同學可以翻一翻前面的文章。埋點通俗的來講，就是互聯網公司收集用戶行為數據的一種手段。
在確定好指標后，分析師下一步需要思考我要收集哪些數據才能計算出所需要的指標？為了收集這些數據，我需要在app的哪些位置埋點？

03 報表建設

       在埋點開發完畢后，用戶的行為數據就會被上報到數倉中，還記得在指標設計階段我們定好的指標嗎，數據分析師在這一階段的工作就是對埋點上報的原始數據進行加工，計算出所需要的指標，并根據不同的主題用一張張不同報表將數據儲存下來方便以后使用，在這個階段會大量使用到SQL。

04 看板建設

       報表建設完畢后，最后一步分析師還需要將這些數據展現給業務方。因為業務方的需求可能多且雜，如果每次需求分析師都寫sql跑數的話會很浪費時間，所以一般會將一些常見的查詢需求使用自動化看板的方式展示出來，這樣大部分的數據業務方可以自行到看板上查詢解決，會大大節省數據分析師的跑數時間。

       分析人員在不同公司、分析層次上的時間所占的比例可能會發生變化，但對大多數分析師而言，數據分析報告都是其核心產出價值，分析師應該將分析結果的比例降到最低。以上就是數據分析師日常工作內容的全部內容了，希望本篇內容能夠幫助到大家。