實打?qū)嵉囊痪€數(shù)據(jù)分析師的經(jīng)驗晰绎。
本文撰寫：長庚（公眾號:一個互聯(lián)網(wǎng)人的日常）
問方：stormzhang圈友
答主：鐘大本（公眾號:大本說數(shù)）
日常工作是什么，日常使用什么工具括丁？
日常工作：日常就是根據(jù)問題算數(shù)據(jù)或者自己找到問題算數(shù)據(jù)荞下，算完數(shù)據(jù)做解讀。當(dāng)你有觀點以后，找對應(yīng)的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人聊天尖昏，把你的認(rèn)知共享給他仰税。如果沒人重視，寫在數(shù)據(jù)報告里抽诉，定期發(fā)送給你能接觸到又不越級的大佬郵箱里肖卧。 你需要有觀點輸出的途徑，如果沒有這個慣例掸鹅，就自己創(chuàng)造。
PS：關(guān)于算法拦赠，一句話巍沙，絕大多數(shù)公司的問題和算法原型都可以用SQL和專家規(guī)則模型解決。當(dāng)你證明你的原型有前途后荷鼠，把算法優(yōu)化交給專業(yè)人士句携。
工具： 工作中用到最多的是SQL，然后是Excel/Tableau這種快速分析工具允乐。 Python只有在你需要自己寫調(diào)度（沒有定時任務(wù)調(diào)度平臺）/搭建原型（快速分析工具沒有支持的模型的時候）矮嫉。 一般來說你不會需要爬蟲。如果要一次性爬蟲調(diào)研牍疏，用WebScraper蠢笋，別費那勁寫Python，長期爬蟲找技術(shù)開發(fā)鳞陨。
按照運營昨寞，產(chǎn)品，技術(shù)來分厦滤，是否可以認(rèn)為：一般來說援岩，技術(shù)薪資最高，升遷的可能性較大掏导？
是不是走技術(shù)方向的薪資最高享怀，升遷的可能性較大？數(shù)據(jù)后臺開發(fā)的技能棧和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的技能棧其實是不一樣的趟咆。很多公司的數(shù)據(jù)后臺其實不歸屬于數(shù)據(jù)分析部門添瓷。
如果你想走技術(shù)路線，比如算法忍啸，比如開發(fā)仰坦，那從一開始就要走開發(fā)路線。鑒于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)出難衡量计雌，數(shù)據(jù)開發(fā)的產(chǎn)出也…
數(shù)據(jù)分析師的核心競爭力是觀點悄晃。其實大部分有競爭力的分析師，最終都會走向業(yè)務(wù)部門。如果你相信自己的觀點能改變現(xiàn)實妈橄，那就改變現(xiàn)實庶近，然后讓現(xiàn)實成果帶給你更多的錢以及升遷。
如何定義數(shù)據(jù)分析師的產(chǎn)出眷蚓？是否可以認(rèn)為：技術(shù)薪資最高鼻种，升遷的可能性較大？
用什么標(biāo)準(zhǔn)來定義數(shù)據(jù)分析工作的產(chǎn)出沙热？
你所負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)線的KPI叉钥。當(dāng)然，大部分時候數(shù)據(jù)分析是中臺支持角色篙贸，不背KPI投队。
數(shù)據(jù)分析工作產(chǎn)出極難量化。就和你不能用代碼量衡量開發(fā)的工作成果爵川，你也不能用數(shù)據(jù)報表數(shù)量衡量數(shù)據(jù)分析的工作成果敷鸦。 所以，一般是先看分析師都參與了哪些業(yè)務(wù)線和項目寝贡，然后看他產(chǎn)出的數(shù)據(jù)觀點影響了哪些結(jié)果扒披。
產(chǎn)出的評價就高度依賴項目重要性和數(shù)據(jù)分析部門老大。會來事的數(shù)據(jù)分析師才是好分析師圃泡。
