数据分析课|自从了解了数据分析师的工作顺序后，工作再也不乱了

需要数据分析师参与的场景，按数据分析师业务顺序可以分为如下3种：

数据分析师的工作顺序——事前：

参与产品、营销等前期规划，制定方案、预估方案效果，预测后续业务发展情况等;

e.g. 产品埋点的设计，业务关注哪些指标，主干转化流程是啥，要采集哪些数据，再映射到埋点上，以及最终定义埋点的类型、命名规则、记录数据值的规则等;

e.g. 给定10W营销费用，用于促首单，选哪些人群、用什么样的活动形式能让转化的新客数最大化;

数据分析师的工作顺序——事中：

主要是监控产品/运营数据(输出报表或者在线dashboard等)，方案实施的过程中根据业务表现进行调整，有时候数据有异常分析师也会介入查找原因;

e.g. 前端对同一目标人群设计了ABC3种不同的广告方案(目的相同)，刚开始每个广告均覆盖1/3的人群，假如单位时间内A方案中的转化率(点击/曝光)更高，那么另外两个组就调整广告规则，将大部分用户分流到A广告方案，到下午的时候发现单位时间内C方案的转化率更高，又会再次调整放量，实际上，多方案赛马过程中要考虑的颗粒度会更细，动态调整规则也更复杂。

数据分析师的工作顺序——事后：

复盘总结，专题分析，出数据报告，评估方案效果或者某业务操作(产品改版、运营活动、系统故障等)产生的交易影响，对业务上的数据波动归因等也是常见的数据分析工作;

e.g. KPI出现较大波动，需要分析主要影响因素有哪些，各自的影响量是多少，哪些影响因素是稳定的?哪些是可控的，如果可控，有啥可以改进的方案?

以上就是数据分析师的工作顺序的全部内容，还有我所理解的数据分析师业务顺序，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!