本文描述的是互联网行业
数据分析师的日常工作:
一、指标波动排查
今天的日活为什么降了,用户使用时长突然涨了 10%等等,这些比较重要的指标,如果出现较大的波动,都需要去排查原因,给出合理的解释。
具体分析的方法就是拆分维度,比如分操作系统、分渠道、分新老用户、分版本等维度去看某个指标的波动,大部分情况下都能找出问题。当然分析时一定要剔除节假日的影响,同比一下往年的历史数据,没准也能发现一些平常注意不到的点。
二、做各种报表
日常的核心指标,以及产品、运营要监控的一些数据,都需要做成 BI 报表。
不同的公司做报表的方式不同,有些可能直接购买了做报表的软件,如 Tableau、Power BI 等,还有些可能是公司内部开发的报表平台。怎么做报表并不重要,重要的是一定要做报表,不然老板上哪看数据呢?
三、写分析报告
运营搞了一个促活的活动,想对活动的效果做个复盘,需要找数据分析师出个报告。
产品改版了,某个大功能做了 AB 测试,出个报告对比一下效果呗,好的话就全量了。
这些都是配合需求方需要出的报告,数据分析师自己写可以做一些探索性的分析,比如研究一下用户留存的影响因素,流失用户的特征分析等等,最后出个报告,整理总结一下自己的劳动成果。