数据分析师日常工作内容

       在日常工作中，数据分析师不会有一些无关紧要的提数要求，如果产品和操作人员较多，这些需求会让分析师更加头痛，一位分析师可能会对接10+的业务和产品，每个人每天都有一条需求，基本时间就会被需求占满。接下来小编为大家介绍介绍数据分析师日常工作内容。

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数据分析师日常工作内容

01 指标设计

       什么是指标设计？对于指标的概念相信大家都有所了解，对于一款app常见的指标包括每日活跃用户数、次日留存率、七日留存率等等，这些指标主要是在app层面的指标，一个app下面还会有很多不同的功能模块，运营也会经常推出不同的活动，每当产品或运营上新功能或新活动时，数据分析师需要去确定该用哪些指标去衡量这些功能或活动的效果，以及如果后续要做一些更深入的分析，还需要考虑设计一些更深层的指标，这些都是属于指标设计的范畴。

02 数据埋点

       关于埋点的概念在公众号前面的一篇文章中已有所提及，不太清楚埋点是什么的同学可以翻一翻前面的文章。埋点通俗的来讲，就是互联网公司收集用户行为数据的一种手段。
在确定好指标后，分析师下一步需要思考我要收集哪些数据才能计算出所需要的指标？为了收集这些数据，我需要在app的哪些位置埋点？

03 报表建设

       在埋点开发完毕后，用户的行为数据就会被上报到数仓中，还记得在指标设计阶段我们定好的指标吗，数据分析师在这一阶段的工作就是对埋点上报的原始数据进行加工，计算出所需要的指标，并根据不同的主题用一张张不同报表将数据储存下来方便以后使用，在这个阶段会大量使用到SQL。

04 看板建设

       报表建设完毕后，最后一步分析师还需要将这些数据展现给业务方。因为业务方的需求可能多且杂，如果每次需求分析师都写sql跑数的话会很浪费时间，所以一般会将一些常见的查询需求使用自动化看板的方式展示出来，这样大部分的数据业务方可以自行到看板上查询解决，会大大节省数据分析师的跑数时间。

       分析人员在不同公司、分析层次上的时间所占的比例可能会发生变化，但对大多数分析师而言，数据分析报告都是其核心产出价值，分析师应该将分析结果的比例降到最低。以上就是数据分析师日常工作内容的全部内容了，希望本篇内容能够帮助到大家。