数据分析师的常规工作（工作模块）

数据分析小白入门必问：数据分析师的日常工作是什么？

1.各种报

日报：
• 每天看，了解业务现状，
• 数据波动解释
• 数据敏感性（老板问数据，你能立马答出来,对于新手来说，背指标是提高数据敏感性的技巧）
周报
• 短期趋势
• 版本迭代分析
• 为其他ppt背书
月报
• 业务梳理
• 部分建议（重要，不能是纯数字）
• 目标评估及战略决策

2. 临时数据

a. 管理层需要
ⅰ. 不能立马就走，也不能拖——了解背景（为何要这么做）
ⅱ. 绝对不能出错，只能给一遍（一定要反复核对数据）
b. 业务执行人员需要
ⅰ. 永无止境，比如指标口径怎么算的？
ⅱ. 学会思考：为什么要这样做？
ⅲ. 怎么样闭环？
比如说：掌上生活APP最近上线了一个线下餐饮优惠券功能，产品经理需要快速知道优惠券的使用人数，怎么做？
• 优惠券的使用人数（点）引申为：优惠券的使用情况分析（面）
• 可以从：各类优惠券的下发人数，各类优惠券的使用人数；各类优惠券的使用率；各类优惠券用户下单金额；各类优惠券的用户消费频次等方面去分析数据并给到业务方。

> 一些技巧：

• 对于日报，可以通过创建数据看板或者python脚本实现自动化，不需要每次都拉一遍。
• 数据分析师面临很多提数任务，很杂很繁琐，如何保持清醒头脑，把东西规整，形成范式，（这个必须要有）
• 寻求领导帮助：这一点职场人必备，不要随便给自己给老大挖坑。

3.专题分析

如营销活动效果分析、留存分析、渠道分析等

项目组专题分析有三个特征：
　　1、有目标——紧贴项目KPI
　　2、有节奏——2~3周时间输出一份完整的报告
　　3、有闭环——所有的报告都说人话、做人事。注重好落地性

知乎：https://www.zhihu.com/question/32096873 有更多不错的回答，可以看看

小编：毕业4年，从应届生到BI数据分析师老油条，不定期将过去自己求职积累经验和数据分析学习相关的一些笔记分享给大家，对互联网数据分析、机器学习有兴趣的朋友也可以关注我的工重号：python数据分析和机器学习，专注BI、数据分析和机器学习的学习和实践 .