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數據分析師業務理解怎么寫？
2023-04-07
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數據分析師業務理解是指數據分析師能夠從業務的角度，了解數據的來源、質量、影響因素、價值和應用場景，能夠根據業務需求設計合理的數據分析方案和指標體系，能夠通過數據分析幫助業務部門解決問題、提升效率、發現機會1。數據分析師業務理解怎么寫，可以參考以下幾個方面：


介紹自己所服務的行業和領域，以及自己的職責和目標。例如，我是一名為電商行業提供數據分析咨詢服務的數據分析師，我的主要職責是幫助客戶優化用戶購物體驗、提升轉化率和復購率、增加用戶留存和活躍度等。


描述自己對業務流程和數據流程的理解，以及自己使用的數據源和工具。例如，我熟悉電商行業的用戶獲取、激活、留存、轉化、收入等核心環節，以及相關的數據指標和計算方法。我能夠利用客戶提供的數據庫、日志文件、埋點數據等進行數據獲取和整合，使用SQL、Python等語言進行數據清洗、轉換、合并等預處理操作，使用Excel、Tableau等工具進行數據建模和分析，運用統計學、機器學習等方法挖掘數據中的規律和價值。


舉例說明自己如何根據業務需求進行數據分析，并給出分析結果和建議。例如，某次客戶想要提升用戶復購率，我首先對用戶購買行為進行了分層分析，發現新用戶和老用戶的復購率有較大差異，新用戶的復購率只有10%，而老用戶的復購率達到了40%。我進一步對新用戶進行了細分，發現有些新用戶在首次購買后很快就流失了，而有些新用戶在首次購買后還有一定的活躍度。


我對比了這兩類新用戶的特征和行為，發現影響復購率的主要因素有：首次購買金額、首次購買品類、首次購買后收到的優惠券和推薦等?；谶@些發現，我給出了以下建議：針對首次購買金額較低的新用戶，提供更多的滿減或打折優惠券，鼓勵他們增加訂單金額；針對首次購買品類較少的新用戶，提供更多的品類推薦或搭配購買，拓展他們的購物范圍；針對首次購買后沒有收到優惠券或推薦的新用戶，及時發送相關信息，提高他們的再次訪問意愿。



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