数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些？
具体来说，我的工作可以分解成这么几个阶段，环环相扣：
第一步：理解业务需求，明确分析目标
这是我工作的起点，也是至关重要的一步。我不会凭空去“看”数据，而是先要和提出需求的人（比如产品经理、市场专员、运营团队等）好好聊聊。
深入沟通，挖掘“为什么”： 我会仔细询问他们想解决什么问题？想要达成什么目标？是想提升用户活跃度？找出产品故障的原因？优化营销活动效果？还是预测销售趋势？只有理解了背后的业务逻辑和期望的结果，我才能知道接下来该往哪里找数据。
定义关键指标（KPIs）： 基于业务目标，我们会一起敲定衡量成功的关键指标。比如，如果目标是提升用户活跃度，那么关键指标可能是日活跃用户数（DAU）、周活跃用户数（WAU）、用户留存率、用户使用时长等等。这些指标就是我后续分析的“靶子”。
梳理分析维度： 还需要明确从哪些角度去分析这个问题。比如，分析用户活跃度，可能需要按用户来源渠道、用户画像（年龄、性别、地域等）、产品功能使用情况等不同维度来展开。
第二步：数据收集与清洗，打磨分析的“原材料”
数据就像原始的矿石，需要经过精细的提炼才能变成有用的黄金。这一步虽然可能有些枯燥，但直接关系到分析结果的准确性。
识别数据源： 我需要知道我的数据藏在哪里。可能是公司的业务数据库（SQL）、埋点系统记录的用户行为数据、第三方平台（如广告平台、社交媒体）的数据，甚至是爬取来的公开数据。
编写查询语句（SQL是必备技能）： 大部分时候，我需要用SQL从庞大的数据库中提取出我需要的数据。这就像是在一个巨大的图书馆里，根据你的需求找到最相关的书籍和章节。
数据清洗和预处理： 这是最耗时但又最关键的环节。原始数据常常是“脏”的，里面可能包含：
缺失值： 比如用户注册时没有填写年龄。我需要决定是删除这些记录，还是用平均值、中位数等方式进行填充。
异常值： 比如一个用户一天内点了1000次某个按钮，这很可能不是正常行为。我需要识别并处理这些“离谱”的数据。
重复数据： 同一个事件被记录了两次，需要去重。
格式不一致： 比如日期格式有多种写法，需要统一。
数据转换： 有时需要将不同格式的数据转换成统一的格式，或者将原始数据字段进行计算、组合，生成新的分析维度。比如，从用户注册时间推算出用户的注册时长。
数据校验： 确保提取出来的数据是完整、准确、符合逻辑的。比如，检查关键指标的数值是否在合理范围内。
第三步：数据探索与分析，挖掘信息背后的真相
这是数据分析师的核心工作。在有了干净的数据之后，我就可以开始“玩”这些数字了。
描述性分析： 最基础也是最常用的分析方法。通过计算均值、中位数、方差、百分比等统计量，描述数据的基本情况。比如，本月新增用户的平均年龄是多少？哪个渠道带来的用户转化率最高？
探索性数据分析（EDA）： 利用各种可视化工具（如Tableau, Power BI, Python的Matplotlib/Seaborn库）将数据以图表的形式呈现出来。
可视化： 折线图、柱状图、散点图、饼图、热力图等，都是我常用的工具。通过可视化，我可以直观地发现数据中的趋势、模式、关联性和异常点。例如，我可能会发现用户活跃度在周五晚上达到峰值，或者某种特定设备的用户流失率特别高。
交叉分析： 将不同维度的数据放在一起进行对比分析，找出数据之间的关系。比如，分析不同年龄段用户对某个功能的偏好程度。
统计检验： 使用统计学的方法来验证假设。比如，通过A/B测试来判断新的产品功能是否真的能提升用户满意度，或者某种营销策略是否比另一种更有效。我会用到T检验、卡方检验等方法。
诊断性分析： 当出现问题时（比如用户流失率突然上升），我需要深入分析原因。通过层层剥离，找出导致问题的根本因素。
预测性分析（进阶）： 使用统计模型或机器学习算法来预测未来趋势。比如，预测下个季度的销售额，或者预测哪些用户可能在未来流失。这通常需要用到回归分析、时间序列分析、分类算法等。
第四步：结果呈现与沟通，让数据“说话”
再好的分析成果，如果不能被有效传达，价值也会大打折扣。这一步是将我的发现变成有行动指导意义的洞察。
制作报告和仪表盘（Dashboard）： 我会根据不同的受众，用清晰、简洁、有逻辑的方式呈现我的分析结果。
报告： 通常是文字、图表结合的文档，详细说明分析过程、发现、结论和建议。我会避免使用过多的专业术语，让非技术背景的同事也能理解。
仪表盘： 使用可视化工具（如Tableau, Power BI）搭建交互式的报表，让管理者可以实时查看关键业务指标的变动情况，并能自己进行一些探索。
口头汇报和演示： 我需要向团队或管理层清晰地解释我的发现，回答他们的问题，并提出基于数据的具体建议。这需要良好的沟通能力和演讲技巧。我会用故事化的方式来讲述数据，让枯燥的数字变得生动有趣。
提供 actionable insights： 最重要的是，我的分析最终要能转化为可执行的建议，帮助业务部门做出改进。比如，我发现某个营销渠道的转化率不高，我可能会建议暂停在该渠道上的投入，或者建议优化该渠道的广告创意。
第五步：持续跟踪与优化，让数据分析成为闭环
数据分析不是一次性的工作，而是一个持续优化的过程。
跟踪效果： 在业务部门根据我的建议做出调整后，我需要继续跟踪相关指标的变化，评估改进措施的效果。
迭代分析： 根据新的数据和业务变化，我需要不断优化我的分析模型和方法，甚至调整原有的分析方向。
总结一下我每天可能在做的事情：
写SQL查询，从数据库里提取数据。
用Python或R处理和清洗数据，可能涉及大量的代码编写。
用Tableau、Power BI等工具制作精美的图表和仪表盘。
阅读、理解、拆解业务方的需求文档，或者直接跟他们开会讨论。
为报告撰写说明性文字，确保逻辑清晰。
跟产品经理讨论用户行为路径，找出用户流失的关键节点。
和市场团队分析广告投放效果，优化投放策略。
和运营团队一起研究用户增长的驱动因素。
不断学习新的数据分析工具和技术。
所以，数据分析师的工作不仅仅是“看”数据，更重要的是理解数据背后的意义，并能将这些意义有效地传递出去，驱动业务的增长和改进。这其中涉及技术、逻辑、沟通和业务理解的综合运用，是一个充满挑战但也非常有成就感的工作。
网友意见
以下回答主要针对中型互联网公司，偏产品数据分析的职责和工作，希望能抛砖引玉。
【1】找到搭建数据指标体系衡量产品（measure）
费曼说过一句话，如果我们不能创造某样东西，那么说明我们还没有搞清楚（What I cannot create, I do not understand）。
对于数据分析师来说，如果我们不能用数据衡量某个产品，那么说明我们还没有搞清楚。
这个问题看似简单，其实很麻烦。
对于不同的产品，可能会有不同的衡量方法，同时也可能会有好几个，各有什么优劣？
比如说 Uber 在初期，有多少司机（供给方）可能是一个很重要的指标，而发展一段时间之后可能是交易量。
再比如，同样是共享经济，Uber 看用户的 app 使用时长，可能是个意义不大的行为；而对 Airbnb 来说，用户的 app 使用时长可能是一个很重要的指标。
思考题：为什么？
对于同一产品，针对不同的场景需要要的指标可能又是不一样的。
再以 Uber 为例，假设司机的月活数量是一个很重要的指标，可以看公司长期的发展。
但是这个指标却并可能并不能作为日常做 A/B 测试的指标，想想这又是为什么？
【2】找到可以驱动产品的指标
当知乎说自己发展的好、拉风投的时候会说有多少日活（好像是七千万？）。
对于投资人、创始人来说，都是一个很好的衡量产品发展的数据。
但是如果想要把产品进一步提高，日活这个数据就并没有什么用了，因为这是结果，不是手段。
数据分析师的工作，就是要找到这么一个或几个指标，是跟公司的长期目标发展相关的，同时又能通过驱动这些指标达到长期发展的目的。
比如 LinkedIn 可能是希望用户建立 X 个好友，Twitter 可能是希望用户关注 Y 个帐号，Quora/知乎可能是希望用户关注 Z 个话题，或者答了 N 个题，如此各种。
【3】跟产品经理、工程师等合作寻找改进产品的机会
现在产品的目标有了，驱动产品的方向也有了，那么具体怎么驱动呢？
比如说希望用户关注 Z 个话题，那么在用户注册的时候就给推荐呢？还是默认关注一些话题？
默认关注一些话题会有什么好处？又会有什么坏处？
是在用户刚注册就让他们关注好，还是使用了一段时间之后再关注好？
如果有一些用户一个话题都没有关注，怎么办？
等等。
【4】帮助产品做决策
做决策，可能很多人第一反应想到的是做 A/B 测试，这的确是一方面，而且也是很重要的一方面。
但有时候容易忽略的是如何帮助产品/工程师设立优先级。
在互联网行业，任何时候都有几十上百甚至上千个事情需要做的，比如说八阿哥多多的网页版和被吐槽多多的编辑器。
那么哪个是最重要的、最需要解决的？
哪些改变是有可能带来产品的改进的？
同时有十个新的产品特性可以加的，应该先做哪个？甚至哪些是没有必要做的？
毕竟工程师这么贵，招人也不容易，所以很多时候需要做一些聪明的选择，比如救助于数据分析。
回到 A/B 测试，数据可以做的就更多了。
比较直接的，如果写 pipeline 抓取数据，做假设检验这些，更重要的，回到了第一点和第二点，做 A/B 测试不会只有一个指标，通常会有好几个。
如果有些升了有些聊了，怎么权衡？
比如说 Airbnb 订单量增加了，但是用户减少了，这是个好的方向吗？
或者说 Uber 司机收入增加了，但是评价降低了，高峰期添价（Surging Pricing）出现得更频繁了，应该选哪个？
A/B 测试本身技术方面不是最难的，难的是如何根据数据做决策。
【5】产品数据追踪
如果 Amazon 的网站挂了，对 Amazon 的收入会有很大的影响。
如果 Amazon 云挂了，那不只对收入有影响，还会影响大批客户。
所以需要有工程师二十四小时值班（oncall）。
类似的，如果发现知乎日活异常增加，或者降低，怎么找出原因？怎么解决？
这些也都属于数据分析师工作的一部分。
要对产品做数据追踪，就离不开不同维度的数据，把它们做成报表，所以需要数据分析师，有时候也可能是 data engineer 的工作。
【6】寻找新的领域
在产品的不同发展时期，侧重点可能是很不一样的。
比如在产品发展的初期，可能是社区运营，找到好的种子用户，打造一个良好的社区。
在产品发展的初期，可能是增加普通用户的数量，扩大用户基数。
如何确定产品在哪个时期？在不同的时期又如何找出可以推进产品的方法？
这些方法可能是从产品、用户体验的角度出发，比如说如果加个「想法」会怎么样？
也有可能是从工程师的角度出发，比如说页面载入时间过长等等。
也有可能是从数据的角度出发，比如说发现很大一批用户喜欢发长篇评论，但是却并不点赞，那么试试开发一个功能评论的同时也分享到时间线？
【7】给团队设定目标
前面提到数据可以帮助团队决定做哪些方向，那么这些方向可以达到一个什么样的目标？
如果目标定得太高，最后团队没有完成，一次两次还好，如果总是这样，那么必然会打击团队士气。
如果目标定得太低，团队总是轻松完成，那么就起不到激励团队的作用了。
注意这里的设定目标并不是做了什么事情，投入了多少时间，而是最后对产品的指标有什么影响。
比如说 Uber 的交易量增加了多少，或者是知乎的日活增加了多少如此种种。
【8】长期投入
大部分时候的数据分析是基于当前的状态的，但是也需要考虑到用户、产品、环境等的变化。
所以很多时候也需要看以前的数据。
如果以前的数据没有了，那就就再也找不回来了。
种一棵树最好的时间点是十年前，第二好的就是现在了。
所以把目标放长远点，三年之后五年之后十年之后，我们需要什么样的数据，现在就可以准备好的。
如果三五十年之后自己还在公司的话，那么一定会庆幸自己现在做好的铺垫工作。
如果已经离开公司，那么一定会有个人默默的谢谢你的。
【9】带新人，和面试组建团队的能力
如果公司处于一个高速发展状态，那么这两项职责的重要性不言而喻。
如何让新人快速有效的入手，如何高效率高精度的识别优质候选人，一方面可以让自己的影响力快速增长，另一方面也是公司增长的保障。
如果公司处于一个相对平台的状态，那么多少也还是会有新老交替，带新人和面试的能力也是必不可少的。
【10】提供数据支持
团队里合作方有时候会需要数据分析师提供帮助，比如说在解决 oncall 的问题的时候，工程师可能会需要数据分析师找一些 pattern；
比如用户调研采集完数据之后，需要数据分析师做一些处理；
这些也都是日常工作的一部分。
另外我的一些数据分析相关的回答供参考：
邹昕：数据科学家 (Data Scientist) 的核心技能是什么？
邹昕：一个有三年工作经验的优秀数据分析师所具备的能力有哪些？怎么衡量？从哪几个方面？
觉得有用就点个赞呗，别收藏了（收藏了也不会看的）。
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