一位數據分析師的一周工作，你的是什麼樣子的？

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數據分析在幹嘛？做報表、取數據、分析業務問題？

其實數據分析的使命是透過分析數據，提出改善業務的手段，得出具備商業價值的結論，。

其中的商業價值根據公司的特性可能會是產品優化方式、某種演算法模型、特定主題的分析報告。然而對於行業外的人或是新人而言，這個答案實在很飄渺。

為了讓上面這段敘述更有感，我想最簡單的方式就是直接看工作的時程安排(說白了這篇文章就是一周的工作流水賬…)

希望這篇文章能夠讓大家更認識所謂的數據分析工作。

周一：

10:00~10:30 小程序的BI廣告牌顯示流量(PV)來源出現很多」未定義」(佔了總PV 10%)，確認代碼正確、確認底層數據正確 ;

10:30~11:30 知識付費分析需求：與業務開會，了解業務模式、分析面向、暫定10個數據需求，包含一次性的分析及架設到BI廣告牌日常監測 ;

13:30 -15:00 找出小程序PV為「未定義」的場景值，向業務方了解，結論為微信官方對入口的場景值有異動 ;

15:00–16:30 調整小程序PV來源的SQL ;

17:00~18:00 跟商業部同事進行數據需求會議及該業務發展的策略方向 ;

18 :00- 19:30 對小程序PV的SQL進行數據勘誤&數據回刷&重新發布 。

周二：

10:30–12:00 BI 臨時戰略會議 ;

14:00–20:00 知識付費相關的數據表學習，寫了5張SQL中間表 。

周三：

10:00~12:00 與數據倉庫同事會議，討論order表中，數據出現異常的修復邏輯 ;

14:00~15:00 寫知識付費SQL(一次性分析) ;

15:00~15:30 了解財務數據需求(meeting) ;

15:30~16:30 找財務端技術了解 ;

17:00~20:00 寫知識付費SQL(一次性分析)，簡單整理一次性分析的數據(主要是Excel跟Tableau+一點點R，明天還要找業務方做初步討論)。

周四：

10:30~11:30 與知識付費的開發開會，了解功能新增之後，後台架構的變化及釐清庫表邏輯 ;

13:30~14:30 與知識付費的業務討論初步分析的數據，一致認同某幾個維度意義不大，溝通後調整新的方向 ;

15:00~15:30 重新整理知識付費的SQL架構

16:00~20:30 改寫SQL，整理新數據後給業務 。

周五：

10:00~10:30: 設計知識付費的BI廣告牌架構 ;

10:30~12:30 根據前幾天的幾個SQL，再優化成寬表 ;

14:00~14:30 撈一下財物要的數據 ;

15:00~ 19:00 搭建知識付費的BI廣告牌(PrestoSQL)。

每家數據分析的定位都不一樣。以上幾個業務都是新業務，在系統功能、後台模塊的架構以及資料庫的邏輯花了大多的時間了解。這周以寫SQL為大宗，為數據分析的基礎前置作業。若月均的時間分布，大致是取數20%、分析40%、業務溝通25%、數據倉儲/BI系統 15%。

對於面向業務問題的數據分析項目，很多時候難點並不在於某個具體的技術， 而在於能夠一條龍跑通(end-to-end)，以及在這個過程中需要有拼搏精神、以及主人翁精神(ownership)。不要去分哪些是業務部的責任、哪些是產品經責任、哪些是機學習、哪些是工程， 是要從全局上深入解問題和挑戰在哪 ，哪裡有需要，就往哪裡上。