数据分析师们，每天具体在忙些什么？

这个问题总能见到一些朋友问。新人问，因为数据分析这个事儿听起来挺抽象又很高大上，具体需要做哪些，大家不知道。有些已经在做数据分析的老人也会问，因为自己当前做的工作和入行之前理解的似乎不太一样。

 

今天就系统来说一说这个问题：数据分析师们，每天到底在干些什么?

如果对数据分析行业不太了解，教大家一个最简单的方法，就是去招聘网站上看数据分析岗位的招聘要求(这个方法适用于各个行业)，通常来说职位描述中提到的内容，就是该岗位入职后可能需要做的事情。当然，不排除面试造火箭，入职扭螺丝的情况。

 

下面就进入正题。因为不同行业(互联网、电商、零售、医疗……)、不同方向(产品、运营、销售……)的数据分析岗位之间仍有因业态不同而产生的差别，此处不做细分讲解，讲的是偏业务型分析师普遍性的工作内容。

比较全面，建议看完。

临时性需求的沟通和管理。

很多人以为数据分析就是和数据打交道，其实不然，沟通需求也是数据分析师们每天主要的工作内容之一，数据分析师每天会接收到来自业务方的各种需求，可以分为数据支持需求和分析型的需求。

比如运营想看某段时间内xx的xx指标的表现情况，请分析师拉一下相关数据;某个指标有异动，请分析师归因;某场活动结束了，帮忙做一个活动数据复盘……这些临时的需求在确认、沟通、开会上往往就会占用很多时间，因此深入了解业务、快速get到业务的需求和目的，合理地做好需求的管理排期，都是一名优秀数据分析师的必修课。

这里提一个建议：不要一接到需求就无脑执行，明确需求才是第一步，不妨多问问需求提供方，究竟要做什么事情、什么目的。在把数据结果给需求提供方时，再提一句：预计什么时候看到结果和反馈，我们到了那个时间点一起看反馈结果。这样的完整的过程才谈得上是一个闭环。

数据提取

数据提取简称取数，就是根据数据分析的目的或业务方的需求，从数据库中提取所需数据的过程，可以算是正式数据分析流程的第一步。但公司的大数据平台或者数据仓库建设不完善，数据基础建设不规范、或者对业务库表的不熟悉等等因素，都会导致数据提取效率较低，再加上频繁来自业务方高频的取数需求，这就导致很多人会陷入到取数的工作中，大家是否听说过sql boy、茶(查)树(数)菇(姑)的称呼，其实就是对陷入取数怪圈的数据人的一种戏称。有些新人虽然挂着数据分析的title，但每天80%都干的是取数的工作。工作第一年经常取数无需忧虑，但是这个状态保持3年以上，就一定要争取转变了