數據分析師是怎樣的一種人生？

直到做數據分析師五、六年了，每每和家人朋友聊天，都還是會有人不懂我在做什么。

家人：“數據分析？分析什么東西？”

我：“哪里有數據，哪里就有我們，什么都可以分析?！?

家人：“是軟件工程師嗎？會編程嗎？”

我：“...不是，不太會?！?

家人：“那是管理層嗎？”

我：“還...還不到級別?！?

家人：“那是商務人員？做市場或銷售?！?

我：“...也不是，不過我們輔助他們作決策?！?

家人：“決策不都是老板說了算嗎？你們到底做什么？”

我：“......來，我去給您加點水?！?

除了家人朋友，很多時候，同公司內部的人也會比較困惑，數據分析師究竟是做什么的。收集數據、整理數據表、做各種報表、寫ppt、做挖掘模型、打小報告......每個人的理解都不一樣。

“小陳，你能給我發一個去年一年的xx頁面的訪問量嗎？最好是以國家，行業，公司規模作為緯度的，瀏覽量和UV都要?！痹跀祿治鰩熝壑?，這樣的場景早已司空見慣。

由于我們對SQL等數據工具輕車熟路，很多部門就會直接找我們要數據，但并不會說清楚前因后果。這樣不僅浪費分析師時間，也并不能解決業務人員的需求。

數據分析，被很多部門漏看了“分析”二字。

數據分析師的正確姿勢應該是什么樣？

互聯網公司的優勢在于，運營過程中產生大量數據，這些數據可以通過一些手段轉化為決策的動力。

數據分析師，就是這其中的結合點。

產品，營銷，銷售等部門，都會有不同的需求。

例如，產品經理最關心的，是AB測試的數據，用以決定產品的效果；

營銷團隊，在乎營銷渠道反饋與結果的數據，以便設計下一個營銷戰略；

銷售，關心客戶的購買率，保留，以及追加銷售時機等。

數據可以直接為其提供服務。

而很多數據分析師現在正在做什么呢？

以寫SQL做圖表為生，把數據整理的干干凈凈整整齊齊。

但這僅僅是第一步，很多時候，商務部門人員無法直接理解表格數據。

那么數據分析師，還需要把數據通過淺顯易懂的圖表形式展現出來，無論是餅狀圖，曲線圖，柱狀圖等等。

但這樣的需求可大可小，隨時都有可能產生，十分耗費精力和時間。

如果可以自動化出數據，制作走勢圖，就可以大大的減輕分析師的負擔。

在我有限的工作經驗里，數據分析團隊往往是工作非常辛苦的團隊，原因主要有兩個。

一、數據分析人員多半是一對多的關系，一名分析人員同時需要支持很多業務團隊，每個業務人員都有不同的截止日期，重要程度，這些工作都堆在分析師面前，通常需要加班完成；

二、分析人員屬于幕后人員，而且沒有開發的碼農們那么受重視，也沒有得到上級在人員或精神上的支持，于是多半是苦逼的熬著。

我們應該怎么改變這種屌絲生活呢？

首先可以對自己工作進行優先排序，并與對口業務人員溝通，減少或避免復制粘貼的工作?；蚴沁M行培訓，將如何做復制粘貼的工作方法教給業務人員，所謂授人以魚不如授人以漁。

不過這些仍然只能治標不能治本。

最直接的方式就是善于利用外部軟件服務，避免臟活累活都自己干。

很多現有的服務公司，都可以為幫助客戶直接產生漂亮干凈的數據，進行無埋點采集。要什么有什么的數據，大大減輕分析師數據處理的時間。

我和我的同事們也是在坑里摸索多年，生成了這樣一種產品。運用無埋點采集， 讓數據分析師能夠專注于分析結果驅動業務，而不是作各種數據清洗和埋點采集或者數據質量QA。

讓工程師解放出來，讓產品經理可以任性起來，隨意增加維度和指標。將更多時間投入在分析數據上。

最后，我個人的經驗，在數據分析師的工作中，有三點十分重要。

第一，要勇于展示自己的工作。由于是幕后，我們更要學會自我銷售、自我推廣，讓公司內部人員了解我們的工作進度和成果，得到認可；

第二，深入業務，詳細了解商務內容。只有這樣，在與業務人員溝通中，才可以得心應手，知道自己努力的方向；

第三，創新，創新，再創新。無論是建立數據挖掘模型，還是規?；瘮祿脚_，數據分析人員不僅要精通自己的工作內容，還要不斷思考尋求簡化現有流程方式，提供新穎實用，并且切合業務需求的產品。

只有這樣，我們才有出頭之日。

我們堅信，未來是大數據的時代，而數據分析師，就是走在時代前端的人。別把時間花費在低產出的數據整理和清潔上面，善于利用工具，朝向正確的方向努力，一定可以在成長道路上走得更快更遠。