数据分析师写下的一串数字，为什么值万金？

之前看知乎，很多小伙伴还在问，数据分析师的具体工作职责是什么？工作内容有哪些？为了给大家讲清楚这个问题，接下来，我们将通过数据分析师日常做事的步骤，来给大家讲述他们的具体工作内容。

当然，如果你是应届毕业生或者小白，想要转入这个行业，那么，我建议你花2分钟读完本文，认真了解一下数据分析师的日常，对自己将来的职业做一个参考。

1）了解产品，寻找衡量产品好坏的数据指标

之前听过一句知名的言论，如果我们不能创造某样东西，那只能说明，我们还没有认清这个事物。这句话用在数据分析师身上，同样适用。

作为一名数据分析师，如果我们不能用数据来衡量一个产品的好坏，那么只能说明，我们对于这个产品的本身认知不够。对于不同的产品，衡量的标准各有不同，衡量的方法也多种多样。因此，针对同一个产品，在不同的应用场景下，我们需要选择参照的指标是不同的。

这就需要数据分析师们热爱生活，多思考，在做分析前，先把产品本身和衡量指标考虑的充分。这样才能真正做好分析。

2）寻找驱动产品的指标

如果我问你，如何衡量知乎这个平台的好坏，你会怎么回答？

如果是知乎的运营者来回答，他们会通过自己的用户总量、日活用户量，来作为这个平台优于其他平台的指标。

但是，如果我想通过他们的回答，来作为平台提升体量的参考数据，那么，日活这个指标就没什么用了。因为，日活是结果，而不是手段。

所以，数据分析师还需要通过平台各方的数据，找到这么一个或几个跟公司的长期目标发展相关，同时又能驱动这些指标达到长期发展目的的指标。

3）与企业内部人员携手，寻找改进产品的方向

没有任何一款产品是完美的。只要是被生产出来的产品，就一定有它可以提升的空间。

当我们拿到一款产品，并找到它未来的发展目标，那么，我们接下来具体要怎么做呢？这就是引入了我们接下来，寻找发展方向这个话题了。

如果还以知乎平台的发展为例，假如我们希望一个用户关注N个话题。那么，在我们应该在何时给用户推荐最好呢？刚注册时就推荐？还是默认帮他们选择一些话题？这就需要我们通过数据去感受了。

此时你可能比较慌，因为不知道从何下手，那么，不妨寻找产品经理、产品体验官等，共同来探讨改进方向。

4）帮助产品做决策

在帮助一款产品做决策时，我猜很多小伙伴第一反应就是做A/B 测试。的确，这是很重要的一方面，但绝不是全部。

在决策过程中，有时候，我们往往更容易忽略如何帮助产品/工程师设立优先级。

那么，哪些是应该优先处理的呢？哪些特性的改变，可以快速改善产品呢？这个时候就需要发挥数据分析师们的强项了。通过协助产品经理做A/B测试，判断问题处理得优先级。通过4个紧急、重要象限，来帮助产品做决策。

5）追踪产品数据

作为一名数据分析师，有时候我们还要协助产品做数据追踪。这离不开不同维度的数据，更离不开不同维度的数据分析。因此，数据分析师偶尔还会做追踪数据的工作。

举个栗子。假如某宝网站突然“挂了”，那不仅会影响某宝的收入，还会严重影响到大批用户。也正是如此，所以需要我们协助追踪活动异常项，并协助解决相应的问题。

6）协助产品实现突破性发展

对于同一款产品，不同时期，发展的侧重点一般是不同的。

比如在产品发展的初期，可能是社区运营，找到好的种子用户，打造一个良好的社区，就是我们的侧重点了。

那么，究竟什么样的数量级，我们能认为产品的初期阶段结束了呢？如何确定这个时期？对于不同的时期，我们又该如何协助产品实现突破性的发展？这就需要数据分析师门通过分析同行数据，做好预测分析了。

7）协助团队设定合理的成长目标

前面提到，数据分析师们可以帮助团队决定改进产品、确定优先级、跟踪数据发展方向等。那么，对于团队而言，怎样才能合理的、分阶段的去实现目标呢？

我们都知道，目标太高，团队完不成，容易打击士气；但目标太低，又容易起不到激励士气的作用。此时，数据分析师就可以协助作战啦。通过各方数据的对比，算出合理的指标即可。

8）提供业务数据支持

团队里合作方有时候会需要数据分析师提供帮助。

比如，在解决 oncall 的问题的时候，工程师可能会需要数据分析师找一些 pattern等。又比如，用户调研采集完数据之后，需要数据分析师做一些处理等。

另外，数据分析师的工作，除了协助处理各类问题，提供各项指标外，有的时候，还需要传授给业务人员或者关键部门一些数字概念，使他们建立数据意识，主动学会用数据说话。这样，对于数据分析师来说，后期在从获取基础数据时，也会容易很多。

写在最后

说了这么多，不知道大家是否了解数据分析师的日常工作范围了呢？仍有疑惑的小伙伴，可以在评论区留言告诉我，我们可以互相探讨探讨哈。也希望大家能热爱数据分析这个职业。因为，你会发现，这份工作不仅能给你“高大上”的感觉，更能通过没有感情的数字，让你重新认识这个有温度的世界。