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雷达卡
数据分析师如何优秀的完成工作?
关于数据分析师如何优秀的完成工作，这里大致给大家梳理一遍。数据分析在实际工作中的应用方方面面，小到Excel做表，大到数据化决策指导。目前的形势，很少有公司有全面化的数据运营管理体系，导致有些从事数据分析的朋友觉得工作只局限于做图做表，为业务部门供数据。
主题专项分析
目的：解决业务问题
因为是电商行业，用户和产品是很重要的研究对象，流量和转化是很重要的指标，所以建立了各种用户模型、销售模型去挖掘用户属性，利用FineBI建立主题分析，分析购买行为，制定特定的营销策略。
数据报表体系建设
目的：提升效率
数据报表体系是任何企业最基本的数据管理/信息化管理内容，承担着收集、统计、整理和呈现数据的角色。这一块工作是交由FineReport来处理的，大大降低以往开发报表的工作量，统一管理数据，为之后的数据分析工作做铺垫。
数据分析监控
目的:发现问题
数据分析监控主要是辅助内部和外部的一些管理，保障企业的整体运营。比如营销活动，这种难以量化但又占据较多开销的时间需要有力的数据分析去管控，最直接的就是计算投入产出比。
行业市场分析
目的:引导看略发
这个行业的变化是极其快速的。最常用的是通过爬虫挖掘行业内其他竞品的数据，了解竞争对手的动态，分析未来趋势。
数据分析培训
目的：整体提升
随着企业的发展，数据的工作如果全部由信息部门/数据部门来承担的话，会产生数据与业务之间的断片，所以最好的办法就是让懂业务的人会分析，懂技术的人能解决问题。所以不难理解为什么会下大功夫来给业务人员开展基础培训。
数据工具/产品开发
目的：定制+创新
业务需求的特性，很多工具都不能较为完美的满足需求，所以定制+创新依赖是要满足公司数据分析内需。二来是资源变现，这也是近年来很多互联网公司利用数据“卖钱”的体现
。这个框架很好的树立了数据分析的内容框架，就目前来讲，数据分析还是个比较新兴的行当，行业内并没有多少有经验的从业者，大多都是技术转型或业务转型做的，所以在未来有很大的发展前景。
从上升路径上来讲，一开始有可能只是一个助理分析师，之后独立带项目执行，在业务能力、分析技能上有了相当积累后，成为专家，进行决策或者决策支持，推进业务，指导团队，做到统筹规划的层面，完成从业务到决策的飞跃。这个过程也并非顺理成章，这需要你有过硬的业务分析能力，执行管理能力和业内影响力，不断积累行业经验和沉淀能力。
对于大多还处于职场晋升阶段的数据分析师来讲，直白地讲，就三点：工具要熟悉；业务要懂；沟通要好。而后要有持续学习的能力-擅长模仿，勇于创新。
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