数据分析师主要工作有哪些?如何体现数据分析师的价值?

【导读】随着21世纪互联网的飞速发展，侧面也是给予了数据大规模发展的成长环境，同时在国家政策的扶持下，以及各个专家的努力研究，数据分析师人才在市场上成为了炙手可热的人才，那么数据分析师主要工作有哪些?如何体现数据分析师的价值呢?为了帮助各位小伙伴更好的理解，下面是小编根据互联网行业，依不同部门，简单谈谈各自工作职责与内容，重点探讨下运营分析这块。仅供参考。

数据分析师主要工作内容

数据中台部门：

围绕构建公司的数据基础设施，为上层的业务分析打好地基方面展开;

偏向于数据底层清洗、指标加工、储存、可视化数据产品等;

还包括非常重要的公司底层数据资产的搭建、整合等。

运营部门：

强调数据化运营、量化运营，提升效率，驱动业务;

偏向于业务流程优化、营销活动分析、用户画像&分群、生命周期价值分析。

产品部门：

关注产品体验、产品优化迭代;

产品可用性测试分析、产品流程或功能迭代测试与效果分析;

与运营部门配合共同关注用户增长与留存。

经营分析部门：

侧重监控预算达成、诊断经营状况，为业务提供经营策略调整和优化的决策建议;

预算编制及达成监控、业务运营现状、效果、问题分析、财务分析、组织效率、成本控制等决策建议。

风险管理部门：

侧重对业务产品全流程风险、信用风险等跟踪、监测、预警;

风险策略的设计与实施、跟踪和分析策略有效性及影响等，风险指标监控和风险预警。

模型与算法组：

看好的未来方向，也是正在努力的方向，有时间再讨论。

关注模型监控与效果评估，与产品协同对模型产品的推广;

梳理模型监控点，完善监控体系，跟进模型效果分析;

人群分析与特征挖掘，了解客群稳定性与衍变。

运营与业务分析领域数据分析师的工作内容与职责

按照产品生命周期的逻辑线路来谈：产品生命周期——数据分析相关工作内容

开发期：

从数据理解—数据定义—数据存储—数据可见的搭建基础的过程

梳理和理解产品与业务流程

搭建运营指标体系，明确核心指标定义、口径及监控周期

推动监控指标可视化

引入期：

目的：了解自己的现状，小范围试用中尽早快速发现产品体验和业务流程改进的点，缩短周期

跟进产品与业务动态，监控流程转化

分析水平是否合理，流程优化空间，改进方案效果跟踪

增长期：

目的：了解用户，定位精准、高效获客的途径

用户是谁，用户从哪儿来，用户习惯有哪些?--用户特征、用户画像，用户使用场景等分析

怎样触达用户?结合用户群体特征对不同形式触达分析，探究出规律，驱动运营更高效投入

成熟期：

目的：尽可能延长用户生命周期，最大化用户商业价值

定义生命周期、评估全周期及各阶段用户价值

分析各阶段客群特征，结合相应的运营策略提升用户价值贡献

潜在流失客群识别与预警，与运营制定挽留措施，跟进效果分析

个人体会

首先是业务理解力，深入理解业务和产品的定位、商业逻辑，关注业务动态，知道是什么，发生了什么，是分析的基本出发点，也是下一步提出如何做的最终落脚点

非常重要重要重要的是思考力，带着脑子去做，多思考为什么分析、问题背后逻辑是什么、不同问题间的影响、是否可改进、未来如何做。

要有好奇心和批判精神，结合分析的问题，想一想有什么数据，再多想一想还能有什么数据，数据对不对，验证合不合理、科不科学。

正确用好数据，保持中立，尊重事实，存疑的地方不妄断，对自己对结果负责

输出一定是经过独立思考、提炼出的有价值信息，而非一堆炫技方法、数字、图表的堆砌

以上就是小编今天给大家整理发布的关于“数据分析师主要工作有哪些?如何体现数据分析师的价值?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，2020年数据分析工程师如何发展依然是个问题，希望各位小伙伴们，可以找到自己的方向并为之奋斗，最终实现自己的理想。