百里想做数据分析.
如下是帆软数据运营官及数据分析一些学到的东西
一:数据分析师方向:
1:业务型: 业务是数据分析的根本,只有透彻了解业务,才能从中分析出问题所在.业务型对分析师的业务理解能力要求非常高。
2:数据研发型:这个发展方向要求你对技术非常熟练，能够通过技术对数据进行分析。
3:算法型:算法型要求你数学功底要好，而且课题的研究能力非常强。
二:数据分析师日常该做什么:
1:日报/周报/月报;
2:临时数据;
3:常规工作的修改;(改变当前工作现状提升产能)
A:为什么要看日报呢:?
通过日报可以了解最清楚的了解业务现状.; 可能会存在每天业务数据就那个样子不动的情况.
如果数据一致保持那样, 说明公司业务出问题,此时数据分析师应该指出问题所在.体现自己的价值
B:通过日报培养自己的数据敏感性!
通过每天查看业务数据,关注业务数据波动,培养自己业务敏感度.
为业务提供发展建议，因为数据波动时肯定需要寻找波动原因，为何涨跌，久而久之你就会发现产品或运营在做出何种调整后数据会出现涨跌，进而能够为业务发展提供更合理的发展建议。
C:通过日报/周报/月报 了解分析的本质.
数据敏感性和业务的发展建议都是从日报/周报/月报的分析总结中不断积累的，而对于大部分公司来说日/周/月报只是常规性的经营分析，罗列数字，很多时候失去了数据分析的本质意义。重要点是了解波动原因.波动原因是痛点.
D:临时数据处理技巧
拿到数据业务口径(知道数据从哪里来的),通过sql 把结果数据显示出来.
原则上不做提数机器. 针对业务单点维涛.追根溯源,建立该业务类的分析框架，由点及面彻底解决该类问题。
E: 常规工作的技巧
第一个技巧关于日报处理，如果每一天都需要花费很多时间去分析，不如交给机器处理，比如通过 Python 搭建日报分析框架减轻工作压力。
第二个技巧就是因为分析师每天都很忙，会有大量的业务需求需要数据支撑，这时便需要保持一颗清醒的头脑，能够将需求进行合理的优先级排期。
第三个技巧就是遇到自己不能解决的问题时，及时与自己的领导进行沟通，不要低头盲目做事，很多时候他们会看得更高，难题往往可以迎刃而解。
三:专题分析
专题分析比较考验分析师的思维、技术、时间管理、演讲能力等，
所以做好一份专题分析并不容易，主要可以分为 4 步：
1:需求解读；
2:建立逻辑树；
3:SQL 提数及分析；
4:撰写报告的三个建议。
1:需求解读
我们知道要花费20% 时间在沟通需求上
原始需求-->了解需求-->本质需求
原始需求:目标诉求需求,询问需求有点到面.该需求有哪些数据组成.希望预习获取的结果
了解需求:完成后对需求有哪些帮助,提升了哪些相关产能.对日活有哪些帮助,及放大当前操作问题.
本质需求:该如何优化.哪些功能不满足,该如何满足
2: 建立逻辑树
建立逻辑树
建立逻辑树的目的是让思路更加简洁清晰，比如针对四月份的活动运营分析，涵盖了活动前、中、后，同时活动前又包括了流量和收入。以流量为例，流量包括活动前每天的流量效果，因为活动前往往会做一些预热，所以会出现流量波动。
同时在活动中，也涉及流量和收入，比如 DAU/MAU 是否提升，拉新情况，老用户唤醒情况，活动中连续访问情况，上线频次分布，等等。同时还需要注意各类活动的横向对比情况，进而可以对业务提出优化建议，而不只停留在简单的数字上。
而活动后的流量涉及拉新用户的沉淀效果如何？不活跃的老用户在活动中的表现，后续活跃度如何？以及汇总数据和复盘数据分析。
面对需求一定要建立合理的逻辑树，有了逻辑树才能知道具体需要分析的点是哪些。
使用效果前内容---->需求解决后效果--->后续内容沉淀(功能复盘)