数据背后，每一个觉醒的数据分析师，都可能成长为互联网公司的核心

概括来说，对于大部分数据分析师，工作都可以分为以下三大块：

☑ 数据全生命周期体系建设

☑ 基于业务的探索、分析

☑ 业务方的数据需求

一、数据全生命周期体系建设

从数据最上游的获取到最下游的给业务方展示，数据分析师需要cover这一过程中的所有环节。

埋点设计

埋点这个词对于大部分不是互联网行业的同学来说，可能会有点陌生，简单来说，埋点就是数据分析师获取数据的源头。大家都知道在app上的点击、浏览等行为是都可以被记录下来的，但也不是所有的数据都会被记录，是要由数据分析师指定哪些行为应该被记录，该怎么记录，需要记录哪些信息。

埋点不需要分析师自己去埋，而是由ios、安卓开发去完成。数据分析师只是出设计方案，但是开发完成后，如果没有专门的测试人员，数据分析师往往还需要去验证开发埋的对不对，俗称验埋点，枯燥且耗时。

指标设计

通过埋点获取到数据后，就可以加工计算成我们想要的指标。这时候数据分析师需要考虑我需要哪些指标才能比较好的监控现在的业务状态？数据分析师招聘jd上也经常会看到 “构建能够监控业务的全面指标体系” ，说的就是指标设计。

报表设计

指标设计好之后，就需要用各种sql函数从原始的明细数据中把指标计算出来，其中可能会涉及大量数据清洗的工作，指标计算好之后，会把指标存在一张张的报表里，留待后续使用。

可视化展示

当各种指标都计算好储存好之后，剩下的最后一步就是要把数据以可视化图表的方式展现给业务方，让业务方可以直观的看到产品现在的数据状态。

二、基于业务的探索、分析

基于业务的探索分析应该比较好理解。主要是针对业务上的各种问题进行专项分析探索，比如说产品看到最近的留存突然跌了，这时候可能就要做一个关于产品留存为什么下跌的一个专项分析，最终期望的目标是数据分析师能够定位原因并给出改进意见。

三、业务方各种需求

各种提数需求，可以说是最让分析师脑壳疼的一个工作了。一个分析师往往会对接n个产品外加n个运营，每个人产品和运营都会有他们独特的看数想法，数据分析师每天可能都会收到来自产品运营的很多条“我想看看xxx数据”的信息。

对于这种情况，数据分析师必须要学会收敛产品和运营的数据需求，一是前面我们提到了可视化看板的建设，对于产品运营常见的数据需求，最好是做成看板能够让他们自己查询。第二是可以让产品和运营的数据需求统一先由一个人收集收敛，定期提出。

总结，对于分析师来说，应当尽量提高第二项内容基于业务的探索、分析能力，尽量减少第一项和第三项的工作时间，能不能做好第二项内容是区分数据分析师能力的分水岭。

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