数据分析师的工作内容、工作目标、必备工具、能力模型

数据分析师的工作内容

数据分析这份工作存在是为了实现什么目的

1. 收益分析,利益最大化

在公司当前商业模式下,帮助全面了解业务运行情况,赚取更大的收益,找出制约环节,找到增长点如 : 用户增长、活动评估。


2.风险分析风险最小化(风控)

在公司当前商业模式下控制风险范围。高风险客户、制定风控策略、风险预警,如 : 风控策略


3.市场分析产品线、市场(市场调研)

收集行业市场相关核心数据和信息,为公司战略及战术调整提供有力支持及有效建议;制定集团的营收指标、商业化指标

数据分析师工作的主要内容

—1—指标体系构建

参与数据仓库建设,构建数据模型与ETL工程师协同配合指标体系落地
—2—定期报表

提出数据报表需求,ETL工程师实现,用于每日数据报告查看
制作月报、周报ppt汇报业务情况
—3—临时数据分析

活动复盘,用户提取,商品分析

数据分析师需要掌握的工具

数据库: MySQL

数据仓库 : Hive

工具 : Excel
编程语言 : SQL,Python, R

Python library: pandas numpy matplotlib,sklearn pyspark pytorch

工具 : Tableau,SPSS

操作系统 : Linux(CentOS) 7+

大数据分析工具: Spark,Tensorflow,HDFS

数据分析师的能力模型

        数据分析的重点不在编程工具和AI技术,重点在于领域知识。领域知识就是搞懂你分析的这个行业的商业模式。具体来说,就是搞定这个行业如何赚钱,目标用户,服务模式

        分析商业模式,主要从下面两个角度去分析。

(1)行业盈利分析

盈利就是分析投入和产出

游戏投入与产出有哪些 ?
内容社区投入与产出有哪些 ?
(2)产品分析

对比同一行业,不同公司的产品的不同

淘宝、拼多多购物车有什么区别 ?推荐与关注两种内容模式,对平台、自媒体有什么影响 ?

你可能感兴趣的:(数据分析)