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雷达卡
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来，这个话题就成为人们茶余饭后的谈资，但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特，就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
研究了大多数招聘网站数据分析岗位的需求，我发现，数据分析岗位，要求要有数学、统计学功底，对数据敏感，有数据分析经验，例如拉勾上贝壳数据分析的招聘需求：
之后也找几个数据分析人员做了简单的了解，数据分析到底分析的是什么？
有人说，我做电商数据分析的，我的工作就是业务数据分析的；有人说，我做金融数据分析的，我的工作就是做量化投资的；有人说，我做游戏APP数据分析，主要是分析用户和流量，做用户画像；还有人说，我做数据分析的，就是做报表用来指导数据化决策。
下图是一位资深数据产品经理梳理了互联网数据团队人员角色和工作内容。
实际上，数据分析应用已经深入到工作中的方方面面，小到Excel做表，大到数据化决策指导。但是依照目前的形势来看，大部分公司缺乏全面的数据运营管理体系，因此会给数据分析从业者造成数据分析仅限于做图表，为业务部门服务提供数据。
而笔者看来，数据分析到底是什么？数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结并指导实际工作和生活。具体来说，数据分析主要分析以下几点：
1、抓准数据分析主要需求
以电商行业为例，电商行业的数据分析需求主要集中在流量和转化。而数据分析师的工作是为了服务自身产品，分析用户，从而确保更好的销量。这就要求数据分析师做好用户画像，通过数据分析建立用户模型，不断挖掘用户属性，分析用户的行为，针对用户行为制定相应的营销策略。
2、监控数据分析重点指标
数据分析监控是十分有必要的，但是不能不分重点全部胡乱一把抓，需要有重点的抓。数据分析的监控主要目的是为了辅助内外部的管理，确保企业整体发展。还以APP为例，日常需要监控的指标有：
常规数据指标，如用户量、UGC、销量、付费量、推广期的数据等
渠道分析/流量分析
用户转化率
用户使用时长
用户流失情况
用户特征描述
用户生命周期监测
3、确立数据分析报表体系
数据分析报表是工作总结，他是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个事件的定性结论，是决策的参考依据。一份好的数据分析报表既要体现目标，清晰的分析逻辑、明确的数据集及制作过程，最主要给出实际可行的建议。
4、数据分析提升产品创新
数据分析师如果想要在以后的工作中立足，站稳脚跟，只需要记住三点：
工具要熟悉再熟悉
业务知识要精通
沟通要会说话，敢于发言，并言之有物。
除了以上三点，一定要坚持持续学习，并不断摸索，勇于创新。
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2. 给予反馈，确认报名信息
3. 网上缴费
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