许多人常常会对数据分析师的日常工作产生好奇。对于刚入行的新人而言，数据分析的概念似乎既抽象又复杂，不清楚具体的工作内容。而那些已经在该领域工作的老手们，可能会因为实际工作与入行时的理解存在偏差而发出疑问。
今天就来详细探讨一下：数据分析师们的日常工作究竟包括哪些内容？
如果你对数据分析行业还不太了解，不妨访问招聘网站查看数据分析岗位的招聘信息。这种方法适用于各行各业，通常职位描述中提到的内容就是该岗位入职后可能涉及的工作。不过，有时面试时的期望和实际入职后的工作可能会有所不同。
接下来，我们进入正题。不同的行业（如互联网、电商、零售、医疗等）或不同方向（如产品、运营、销售等）下的数据分析岗位确实存在差异。这里我们不做细分，主要讨论业务型分析师的普遍工作内容。
需求沟通与管理
很多人以为数据分析师的工作只是与数据打交道，实际上，需求的沟通与管理也是他们每天工作的重要组成部分。数据分析师每天会接收到来自业务方的各种需求，这些需求可以分为数据支持和分析性需求。
例如，运营部门可能希望查看某段时间内某个指标的表现，因此请求分析师提取相关数据；或者某个指标出现异常，希望分析师进行归因分析；再或者某场活动结束后，请求分析师进行数据复盘。处理这些临时需求往往需要耗费大量时间，因此，深入理解业务，快速掌握需求和目的，并合理管理需求的排期，是每位优秀数据分析师必备的技能。
建议大家在接收到需求时，先明确需求目标，而不是盲目执行。不妨多问需求方，明确他们想要实现的目标。在向需求方提供数据结果时，建议说明预计反馈的时间，并在那个时间点一起查看反馈结果。这样的完整流程构成了一个有效的闭环。
数据提取
数据提取，也称为取数，是根据数据分析的目的或业务需求，从数据库中提取所需数据的过程，这通常是数据分析流程的第一步。然而，由于公司的数据平台或数据仓库建设不完善、数据管理不规范，或者对业务库表的不熟悉，都会导致数据提取效率低下。同时，频繁的取数需求可能使得分析师陷入繁琐的取数工作中。有人可能听说过“SQL Boy”或“查树姑”这样的称呼，正是对那些沉迷于取数工作的分析师的调侃。虽然新人在第一年中经常取数是正常的，但如这种状态持续超过三年，就应该努力寻求转变。
数据处理与分析
数据处理是对初步收集到的数据进行整理和加工的过程，这可能是数据分析中最耗时的环节，尤其是取决于数据质量。对于中小型公司和小数据量的情况下，分析师通常会使用Excel处理数据，而在大数据量的情况下，SQL和Python则更为常见。
明确分析目的和方法后，便可以开始分析。分析师需要运用分析工具和方法，对数据进行深入探讨，从中发掘因果关系、内容关联和业务规律，为商业决策提供参考。
对于熟悉业务的分析师而言，数据分析过程通常不会耗费太多时间，面对业务需求和问题，他们能够迅速明确分析思路。而初入行业的分析师常常会感到无从下手，建议参考一些关于数据分析思维的文章，帮助自己理清思路。
分析总结
这一阶段是数据分析全流程的终点。对于一些临时分析需求，分析师通常只需提供结果和重点明确的回复邮件；而对于完整且复杂的分析，通常需要制作PPT报告，并可能需进行汇报。因此，抓住重点、制作PPT和口头表达能力，对于优秀的数据分析师而言是不可或缺的。
报表制作与维护
每个公司都会需要将关注的数据指标整理到报表中，并进行周期性的更新与维护。这一过程通常需要撰写SQL查询语句来生成报表。一些公司可能会有专门的报表工程师来负责开发和维护报表，而有些公司则由数据分析师承担这项工作。许多数据分析师每天到公司的第一件事就是监控与自己相关的报表，检查数据是否存在异常，并及时解决问题。在一些数据平台建设不完善的公司，数据分析师还需将当天的监控情况进行图文描述，并通过邮件发送给业务方的关键人员。因此，敏感于数据指标和对业务的理解在这项工作中至关重要。
数据可视化
数据可视化主要涉及设计可视化看板。设计看板的一般步骤包括确认指标和选择可视化方式。如果公司使用了像Finereport这样的可视化工具，分析师可以自主设计看板，当然也可以将需求交给前后端同事进行开发。这一过程考验分析师的数据可视化思维，仅仅将数字转换为图表并不足够，更重要的是思考哪种图表能更好地反映指标特性和关注目的，例如是展示趋势、分布，还是绝对值与百分比。
需要强调的是：可视化的设计必须服务于数据和业务，切勿让视觉效果凌驾于业务需求之上。
专项分析
专项分析是许多初入行的数据分析师渴望参与的工作，因为之前提到的许多工作内容往往是辅助性质，而专项分析则允许分析师主导数据项目，全面完成一项业务的分析、体系建设和优化等，从而发现业务问题、提出发展建议，挖掘新的业务机会。这类复杂且深入的分析，尤其是涉及建模项目时，通常需要专业的数据分析师来执行。
例如，与销售部门对接时，分析师可能需要根据公司的销售数据构建销售分析体系，创建销售预测模型，生成客户画像；与产品和运营部门对接时，分析师则需搭建各产品线的用户数据体系，优化流程，建立AB测试的产品迭代体系，以及进行专项分析。
建议新人数据分析师积极参与完整的分析项目，这将有助于加深对分析流程和业务的理解，并对未来的职业发展产生积极影响。
数据基础建设
数据基础建设因公司而异。通常来说，规模越大的公司，数据岗位的划分就越细化，会有专门人员负责数据平台搭建、数据仓库和数据分析等。然而，在许多中小型公司中，数据分析师往往需要身兼多职，包括建设数据平台、制定数据规范、梳理和建立数据指标体系等。在梳理指标体系时，分析师需要与业务部门协作，确定当前重点关注的指标，进行优先级排序、指标定义、统计规则和埋点规则等。这些基础工作至关重要，打好基础后，数据分析的效率将显著提升，否则在面临杂乱无章的数据时，数据提取和清洗将成为巨大的障碍。
通常来说，越初级的数据分析岗位在取数、报表制作和临时需求沟通上花费的时间越多，随着工作经验的积累，分析师的工作会逐渐倾向于分析项目、资源协调和总结等更具挑战性的任务。
