好奇求问: 数据分析的日常工作是怎样的

[zealboy]

一直想知道数据分析的日常工作

日常需要做哪些事情或者典型的一天工作是怎么样的？

感谢您的分享。

[levelworm]

不做数据分析已经有两年了。

大致的工作流程：

和业务进行交流，写需求文档 -> 如果需要新的数据则和开发进行交流，写技术需求文档 -> 根据需求的不同，写 SQL 和 Python ，比如说如果是日常的报表则尽量自动化，进 airflow ，如果是深入的分析则需要借重 Python 更多一些。不过我没做过数据挖掘和人工智能这些，所以这块的资历还是很浅，我更喜欢工程 -> 进行数据可视化，反馈给业务。

当然现实中没有这么顺利，总有各种反复。很多时候也需要调整优先度。如果你不是很喜欢业务或者不是很喜欢做分析呢，就会比较痛苦。如果喜欢做分析的话，还要看企业是否需要数据挖掘、人工智能这些，否则其实也没什么意思。我觉得最适合做数据分析的，就是从业务转过来的人。

[zealboy]

@levelworm 谢谢您的耐心解答
我可以理解业务方为业务团队 产品经理 项目经理或者是 leader 吗？

[akira]

无尽的报表

[levelworm]

@zealboy 对，就是需要任何数据分析报告的需求方。有时候也可能是开发，开发自己也需要看数据。

[imn1]

@zealboy #2
No
业务是指实际事项

数据分析往往面对的是数字、数学，例如 0 1 2 3 4 5 ，均值 2.5 、振幅 0.5~4……无论什么业务都是用一堆数字计算

而业务则是把数字和实际的意义之间的互相解读，例如上述 0~5 表示冷色调到暖色调，普遍选偏冷色调，集中选择在冷色调至中间偏暖色调……就是数字和报告的实际意义

数据分析有好多工种，不能一概而论，稀有的是建模（包括数学模型和业务模型），大量的是一般分析人员，做交叉分析统计，估计调参是最平常的工作
很多数据分析工作从进到出都是数字，很枯燥，能结合业务的会比较有意思，但出于商业保密，不一定人人都能都能同时接触两者，有时收到的都是代号 ABCDEF 之类，根本不知道表示什么

[czfy]

数据分析这 4 个字对应的工作内容，可以说是千差万别了，写代码占比从 0-100% 都有

a. 可以是搭数据 pipeline ，建立数据储存、传输、清洗、处理的流程，并持续优化
b. 可以是按着已有流程，沟通数据需求、取数、交付数据，无限循环
c. 可以是基于机器学习，利用已有数据训练各种模型、部署、回应业务需求
上面这些更偏技术向，代码必不可少

d. 可以是基于传统统计方法（回归的各种变式、网络分析、潜变量模型、聚类各种变式等等等等），对已有数据进行分析来回答业务问题
e. 可以是基于文本数据，在算法协助下做质性研究，回答业务或商业问题
后面两种完全不会写代码也能做，实际上更偏商业分析，招聘 app 上也有命名数据分析的

[zealboy]

@imn1 谢谢您的科普 讲得很浅显易懂

个人理解听起来像是数据分析以及软件开发都应该去关心以及理解业务 这样才会比较有意思

记得我之前在某大厂实习的时候（前端开发岗）需求包括设计都是产品经理定好的 甚至连关心的必要都没有 感觉就挺 boring 的。

[zealboy]

@levelworm 理解了 谢谢分享。

[zealboy]

@czfy 确实
您说的一定程度上反映了我对数据分析这个岗位的困惑

[Jsonz]

@czfy 讲的真好，一下子对数据分析有了基本了解。几个分类归的很清晰