分享|五类数据分析师工作内容，数据分析师工作全写实

为了避免“刻板印象”或者“职业想象”，了解一个职业尤其是自己可能要用来养家糊口的职业，最好的方式还是亲临现场亲自实践。

在笔者看来，数据分析师工作内容主要如下：

数据分析师工作内容一：定义一个或多个关键指标来判断业务的好坏(指标通常和KPI或ROI有关);

数据分析师工作内容二：对指标进行操作性定义，也就是现有业务的哪些数据(或者数据表的字段)组合起来(可以理解为一个方程)可以计算出该指标;

数据分析师工作内容三：结合业务发现影响该指标的那些因素，如果业务指标是因变量y，那么影响因素就是多个自变量x(或者机器学习中的多个特征)，并筛选出那些重要的影响因素(尤其是对y的贡献大且业务上可控的因素);

数据分析师工作内容四：在时间、人群、产品、营销等维度上细分，横向不同细类下以及纵向时间维度上影响因素x和业务指标y的关系(或者细类的分布和变化趋势等)，基于业务上的考量对各细类分出优劣并给出解释，然后找到从劣到优的转移路径(也就是业务上可以操作的拉升KPI的点);

数据分析师工作内容五：给出具体的可执行的方案(符合SMART原则)，推动落地实施(可能要和商务、产品、运营、技术等合作)，最后评估方案对关键指标的影响效果以及ROI等方面的考量(实际上3,4,5是一个“循环”操作)。

至于这个过程中，怎么去采集数据、清洗数据、怎么计算、用什么软件、选择什么模型等都是方法问题，没有唯一的方法也没有最好的方法，整个过程通常以结果为导向，以解决业务问题为首要目标。

举个例子(仅供参考)：

指定销售额(y)为核心指标，对其拆解，销售额 = 访客数*转化率*客单价

这里关注3个自变量x中的【转化率】

将用户分为新客和老客，发现访客中新客占比20%，但是转化率比商城整体低很多，进而发现新客中那部分“老带新”带来的新客(再次细分)成功率是高于新客整体的，商城新客统一配置有注册即送10元无门槛券，但“老带新”的新客额外配置有首单满199-50的优惠，而且，这类新客中199-50的券使用率远高于10元券，可能是10元券吸引力不够啊。

基于以上分析，可以考虑调整新客优惠力度或优惠方式，比如可以设置10、15、20的无门槛优惠券，以及满99-20、满199-50、满299-80六种优惠条件做A/B Test，除了优惠方式外，其他用户特征应尽可能保证随机性和分布一致，如果“满299-80”优惠下的新客首单转化率最高，那么后续可以考虑使用此种优惠。

以上就是数据分析师工作内容的全部内容，还有我所理解的数据分析师工作内容，注重广度而非深度，也谈到了该岗位定位的问题和存在的困境。实际工作中确实会遇到各种各样的问题和挑战，只有迎难而上，多多总结，保持思考，才能从容应对。祝大家金九银十，升职加薪!