数据分析法指的是什么？数据工程师的工作职责有哪些

本文目录

• 数据分析法指的是什么
• 数据工程师的工作职责有哪些
• 有没有人知道b站电商商品数据可以在什么地方看呀
• 怎样让数据分析在企业运营中发挥作用
• 大数据分析师是干什么的
• 什么是数据分析
• 数据分析概述
• 数据分析是什么
• 做一名数据分析师要具备什么能力
• 【压箱底干货】数据分析如何快速了解业务

数据分析法指的是什么

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析常用方法

1、对比分析法，分析差异，揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。

2、相关分析法，用来研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析，确定有无关系，确定现象之间关系的密切程度。

3、综合评价分析法，将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标进行评价，用于解决复杂的分析对象。

数据分析的基本思路

数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。

1、明确思路

明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。

首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。

2、收集数据

收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。

这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据比如公司自己的业务数据库中的业务数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据例如一些公开出版物或者第三方的数据网站。

3、处理数据

处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

4、分析数据

分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。

而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。

5、可视化

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。大多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效直观。

6、撰写报告

撰写数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过清晰的结构和图文并茂的展现方式去展具有建设意义的解决方案。

数据工程师的工作职责有哪些

分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。

找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。

通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。

根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试(AB Test)，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。

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有没有人知道b站电商商品数据可以在什么地方看呀

可以在第三方数据分析平台看，比如飞瓜数据b站，有提供b站up主查找、up主分析、热门视频、b站排行榜、b站直播、b站品牌、߅电商分析、手游分析、数据大盘、数据监控等功能，选择电商分析功能找到想要查看的商品，在商品详情页即可了解到该商品的核心数据一览、关联视频分析、关联直播分析、关联up主分析、观众画像、同类热门商品分析等数据

怎样让数据分析在企业运营中发挥作用

在企业的众多经营活动中，每天都会产生大量的数据，这些看似毫无关联的数据，往往能够具有深层次的紧密关系，对于企业的经营和发展策略的决策都会有十分重要的作用和意义。随着大数据时代的来临，数据分析已经成为了企业的经营管理者们极为重视的一项活动内容。在企业经营中，数据分析人员可以通过各种数据分析方法和思维，来发现企业经营中的问题。通过数据分析人员的统计、转化，可以将企业的人、货、场转化率具体的经营指标和数字，如：销售额、获客数、转化率、复购率、产品库存数、周转率等等，企业经营者可以通过不同部门的指标达成情况，来掌握整个公司和各个部门的经营情况。过针对潜在或者特定的用户进行营销，实现收益的增长，数据分析人员可以通过营销后的分析，来进一步优化营销的精准度，来实现收益/投入的百分比大幅度提升。数据分析人员可以通过大数据技术以历史的销售数据为养料，并搭建预测模型，便可以对未来的销售趋势进行销售预测;对于企业经营者 可以根据预测结果，安排生产，避免产品积压，可以有效的管理产品库存;从这方面来讲，可以降低产品投入的浪费，实现更多的收益大于投入。数据分析人员可以通过用户的历史数据，来推测出来用户可能喜欢的东西，可以是文章内容、歌曲视频、淘宝商品;目前市面上应用最好的有今日头条、抖音、网易云音乐、淘宝等等;并和技术人员依赖来搭建推荐系统来提升用户的满意度，增加用户的使用粘性，本质上也是提升企业收益的方式，实现收益大于投入的目的。关于怎样让数据分析在企业运营中发挥作用，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据分析师是干什么的

一是帮助企业看清现状（即通常见的搭建数据指标体系）；二是临时性分析指标变化原因，这个很常见，但也最头疼，有时还没分析出原因，指标可能又变了，注意识别这里面的伪需求（数据本身有波动，什么样的变化才是异常波动？一般以为参考范围，个别活动则另当别论）；三是专题分析，这个专题可大可小，根据需求方（也有可能是数据分析师自己）而定，大老板提出的专题分析相对更难、更有水平一些；四是深层次解释关系和预测未来，这个技术难度和业务理解水平要求相对更高一些。如，影响GMV的关键因子是什么？这里当然不是显而易见的付款用户数和客单价，而是需要探索的隐性因素；再如，预测下一个季度甚至是一年的GMV，以及如何达成？

什么是数据分析

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

数据分析概述

        数据分析是指通过某种方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律等分析结果，为特定的研究或商业目的提供参考。         从本质上看，要理解数据分析应从三个方面去把握：一是目标，数据分析的关键在于设立目标，专业上叫作“有针对性”，其实就是对业务需求的把握；二是方法，数据分析的方法包括描述性分析、统计分析、数据挖掘和大数据分析四种，不同的分析方法所使用的情景和功能都是不一样的，这需要在做数据分析时结合具体的情况选择使用；三是结果，数据分析最终要得出分析的结果，结果对目标解释的强弱，结果的应用效果如何。          明确分析的目的和内容： 数据分析的对象是谁？数据分析的商业目的是什么？最后的结果要解决什么样的业务问题？对数据分析目的的把握，是数据分析项目成败的关键。         数据收集： 按照确定的数据分析和框架内容，有目的地收集、整合相关数据的过程，它数据分析的基础。         数据预处理： 对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。处理的过程可概括起来包括数据审查、数据清理、数据转换和数据验证四个步骤。         第一步：数据审查         该步骤检查数据的数量（记录数）是否满足分析的最低要求，变量值的内容是否与研究的要求一致，是否全面，包括利用描述性统计分析，检查各个变量的数据类型，变量值的最大值、最小值、平均数、中位数等，数据个数、缺失值或空值个数等。         第二步：数据清理         该步骤针对数据审查过程中发现的明显错误值、缺失值、异常值、可疑数据，选用适当的方法进行“清理”，使“脏”数据变为“干净”数据，保证后续的数据分析得出可靠的结论。当然，数据清理还包括对重复记录进行删除。         第三步：数据转换         数据分析强调分析对象的可比性，但不同变量值由于计量单位等不同，往往造成数据不可比。对一些统计指标进行综合评价时，如果统计指标的性质、计量单位不同，则容易引起分析结果出现较大的误差，再加上分析过程中其他的一些要求，需要在分析前对数据进行变换，包括无量纲化处理、线性变换、汇总和聚集、适度概化、规范化、以及属性构造等。         第四步：数据验证         该步骤的目的是初步评估和判断数据是否满足统计分析的需要，从而决定是否需要增加或减少数据量。可以利用简单的线性模型及散点图、直方图、折线图等图形进行探索性分析，利用相关分析、一致性检验等方法对数据的准确性进行验证，确保不把错误和有偏差的数据带入到数据分析模型中。         数据分析： 需要选用特定的数据分析方法，熟练操作数据分析工具，实现从数据到知识的分析过程。常用的数据分析方法，最基本的是要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释，熟悉“1+1”种数据分析工具，一种是Excel，一种是专业分析软件SPSS、SAS、MATLAB、R等。         数据展现： 数据分析的结果都是通过图、表的方式呈现的，能更直观地让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。常用的图形包括饼形图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。         报告撰写： 是对整个数据分析成果的一个呈现。首先要有一个分析框架，并且结构清晰、主次分明、图文病猫；其次，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，更重要的是解决问题，否则称不上是好的数据分析。         单纯的数据加工方法： 侧重于数据的加工和预处理，使用的工具一般是SQL和Excel，描述性统计分析和相关分析         基于梳理统计的数据分析方法： 利用一元函数积分，根据概率论和微积分引出数据的分布，从数据的分布出发，进行数据的抽烟推断和假设检验，由此引出方差分析、回归分析、因子分析等基于数理统计的数据分析方法。         基于数据挖掘的数据分析： 根据历史数据得出某种规则，根据规则进行判断，例如分类。明白算法原理，计算过程一般使用计算工具完成。常用分析方法：聚类分析、分类分析（决策树、人工神经网络、贝叶斯分类方法、支持向量机、随机森林）、关联规则、回归分析。         基于大数据的数据分析方法： 理论基础是数据挖掘和分布式计算原理。大数据具有海量、快速、多样化和有价值四个方面的重要特征。         联系： 他们都来源于统计基础理论，因此它们的很多方法在很多情况下都是同根同源的。         区别： 数理统计常需要分析人员先作假设或判断，然后利用数据分析技术来验证该假设是否成立。在数据挖掘中，分析人员并不需要对数据的内在关系做任何假设或判断，而是会让数据挖掘工具中的算法自动去寻找数据中隐藏的关系或规律。         正确运用的思路和方法：针对具体的业务分析需求，先确定分析思路，然后根据这个分析思路去挑选和匹配合适的分析算法、分析技术，而且一个具体的分析需求一般都会有两种以上不同的思路和算法可以去探索，最后可以根据验证的效果和资源匹配等一系列因素进行综合权衡，从而决定最终的思路、算法和解决方案。         哪些商品该不该买、哪些客户是优质客户、哪种成分的原料更利于生产、哪个班组的生产质量更稳定

数据分析是什么

简言之，数据分析是从大量数据中，用适当的统计分析方法，提取出有用信息的过程。 数据分析在企业里通常称为BI，即商业智能business intelligence，是指将企业业务系统中的数据进行统计分析，形成有规律的信息，来辅助用户做出决策。 实现BI的过程就需要ETL，ETL的流程通常是： 1、获取数据extract  2、转换、清洗数据transform 3、加载调取数据load 4、图表统计展现BI 数据分析怎么做？ 做数据分析的过程也类似下饭馆，可分为五个步骤： 1. 明确需求——点菜 明确需求是核心，要知道用户的目的是什么，需求分析人员要全面了解、理解业务，并得到关键用户对业务逻辑的认可和确认，而不能自己猜测用户的需求逻辑，避免徒劳无益，之后的所有步骤也都要以业务需求为核心来进行。 2. 数据采集、清洗——洗菜 采集：加法，尽可能收集数据，越全面越好，减少数据盲点。 清洗：减法，清洗、修复无效数据（如：错误、重复、残缺记录，缺失值处理等），确保数据分析完整性、准确性。 3. 数据处理——配菜 根据业务需求，对数据进行整理（如按条件筛选提取，聚合、分类、汇总等），建立数据模型、数据集。 4. 数据分析——做菜 (1) 描述性分析： 数据的集中趋势——众数、中位数、平均数数据的离散趋势——最大最小值、极差、四分位差、方差和标准差几个统计名词 (2) 趋势性分析： 对同一指标、比率在不同时期的值，进行比较，观察增加变动情况，获得趋势。 ——定比、环比、同比 (3) 相关性分析：分析现象间是否存在依存关系，及依存的相关程度和相关方向。——不相关、线性相关、非线性相关、相关但非线性相关。 相关性分析举例 相关系数图 相关系数：是描述线性相关程度的量。 5. 结果展现——上菜 将数据分析的结果，以报告、报表、图表、监控仪表盘等形式展现给用户，为决策判断提供支持依据。 三、Bi实施过程中各个对象（角色）之间的关系： 甲方用户是客人，乙方厂商是饭馆，信息图表像菜肴，需求分析像服务员，BI工程师像大厨，ETL工程师像后厨小工。 四、etl概念和大数据概念 ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在 数据仓库 ，但其对象并不限于数据仓库。 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

做一名数据分析师要具备什么能力

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

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那数据分析是什么的？

数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？

并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。

有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。

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【压箱底干货】数据分析如何快速了解业务

数据分析是一个业务属性很重的工作，需要对业务有足够的了解，才能产出有价值的分析和建议。这一点是很多数据分析师的共识，包括很多想入行的朋友们都知道了解业务的重要性。 可是问题来了：我也知道业务很重要，但是业务究竟是什么？包括哪些内容？我应该要怎么去了解？了解到什么程度？我应该怎么下手去学习业务？是不是有种懂得了很多道理，但依旧过不好这一生的感觉，那是因为我们只知道要学业务，却很少有人告诉你要怎么学，这也是很多刚入行朋友们的痛点。所以，这篇文章我们就来详细地聊一聊，业务究竟是个啥？我们应该怎么学？ 首先要了解所在公司或业务的商业模式。所谓商业模式，就是公司依靠什么样的产品和服务，通过何种方式赚钱。互联网时代到来了，很多公司的商业模式和传统公司大有不同，在传统公司里，我们生产产品A，就出售产品A给用户，非常直接。互联网时代的商业模式却变得很复杂，我们经常会说，羊毛出在狗身上，猪来买单，我们应该也深有感触。比如，我们每天花费大量的时间在抖音上，刷自己喜欢的视频，抖音也会推荐更多我们喜欢的内容，占用我们更多的时间，以获取更多的用户使用时长。但是，我们使用抖音并不需要付费，抖音赚钱的方式是通过汇聚了大量的用户后，纳入第三方广告主，通过广告获取收入，同时，随着直播的兴起，抖音上也入驻了很多商家，在抖音上的每一笔成交平台都会抽佣，这个也是不小的收入。所以，这么来看，我们虽然没有直接为抖音付费，但是间接地为抖音创造了价值，用户、广告主、商家都会为平台贡献收入，这就是抖音的商业模式。 除此之外，下面列举了几种常见的商业模式：1、直销模式常见于快消品，如戴尔、雅芳等，直销可以降低企业的营销费用，上百万直销人员遍布在全国各地，这是一支非常可怕的力量。 2、分销模式分销模式的好处就是分销人不需要任何投资，只要他有足够多的流量和资源即可。 3、O2O模式有些行业存在一定的特殊性，无法直接通过电商平台实现交付，那最好走O2O的模式，商家既能多销售，用户也能享实惠，美团就是一个代表。 4、B2B、B2C、C2C模式电商的模式主要就三种，分别为B2B、B2C、C2C模式，代表平台分别为阿里巴巴、京东和淘宝。 5、拼团模式拼多多的出现让拼团模式得到了极大的推广，拼团让用户既有参与感，又能享受实惠，这是非常符合人性的一个营销方式。第二个要了解的就是产品。首先，我们的产品是什么样的？它的用户是谁？它是解决用户什么样的痛点？这个其实跟商业模式也挂钩，也属于商业模式的一部分，就是你给什么样的目标用户解决什么样的痛点。 第二部分就是我们产品现在处于什么样的生命周期，所谓的生命周期可以这么理解，任何一个产品从开始到最后的消亡，它都要经历一个从出现，到增长，到最后消亡的过程。像之前的校内网/人人网，一开始疯狂增长风光无两，到最后被收购，也就几年的时间。任何一个产品都有一个生命周期，只不过这个生命周期有长有短。 那我们当前我们的产品处在生命周期的哪个阶段？是处于产品研发阶段？还是已经研发完成，需要进入市场做小规模的市场验证的引入期？还是已经完成产品验证，可以大规模推广投放的发展期？还是已经进入需要变现和追求利润的成熟期？亦或是已经到了衰落期，要做好老用户的承接和转移？因为不同时期的产品我们的方案和策略是不一样的。任何一款产品都有使用成本，在产品设计的时候，我们会希望用户怎么去用我们产品，会设计用户使用的关键路径。但即使如此，用户还是会因为各种使用的问题而流失掉，这个时候就需要运营出马了。有好的产品了，那么怎么把我们产品的价值能够以更快更有效的方式去触达到用户，让用户尽快地体验到我们产品的核心的功能和价值，这就是运营干的事情。这里推荐一下黄有璨的《运营之光》，关于运营的内容讲得非常好。 运营的工作内容很多，有用户运营、内容运营、社群运营等等，而且有的业务还有线上/线下的运营，我们的业务涉及到哪些？每部分的运营策略是什么样的？而且现在都在追求精细化运营，把钱花在刀刃上，还会涉及到用户分层等等。所以，我们可以找到运营的同学，向他们去了解：1. 运营的主要内容有哪些？用户运营、内容运营、社群运营、活动运营等，以及各部分目前的主要工作内容是什么？2. 是否有线上、线下的运营？策略和侧重上有何区别？3. 是否进行了精细化运营和自动化触达，如有，是哪些方式？有了好的产品和运营，我们还要知道我们的用户在哪？比如说我要做一个面向年轻人的内容性产品。那产品做完之后，我可能会想，产品目标的这个年轻群体很可能在知乎上，那我就去触达知乎上的人群。我们要清楚目标人群大多活跃在哪些平台，我们有哪些渠道可以触达到他们？而且还要注意一点，那我们从不同渠道获取的用户质量怎么样？例如，我们的产品是一个知识问答型的平台，那如果我们去虎扑上去获取用户，由于用户的调性不符，用户的质量可能就不会很高。所以我们要看不同渠道的一个投产比，以此来衡量各个渠道的用户质量。我们将复杂纷乱的渠道简化为需求模型，并由此推出渠道三大定律：1. 量级定律：同一个渠道，想要获得的量级越大，CAC越高；2. 时间定律：同一个渠道，越早进入，CAC越低；3. 精准定律：不同渠道，越精准，CAC越低；图片由此，我们重建了一整套渠道投放逻辑：1. 先占领精准渠道，再考虑泛流量2. 提升量级，保证利润和增速的平衡3. 钱该烧就烧，别怕亏损4. 保持敏锐的嗅觉与好奇心，及时跟进新渠道接下来就是营销和销售了，不同产品的营销策略又有所差异。市面上的产品主要分为 TO B、TO C两大类。To B产品：B即Business，To B 产品则是面向企业的产品。To C产品：C即Consumer，To C产品则是面向消费者的产品。TO C营销特点：TO C由于直面用户，即购买者就是使用者，所以相对来说产品和用户之间的关系更为直接。反映在营销上有如下特点：1.低客单、高转化、用户基数大、容易规模化2.难点：建立口碑、自然增长3.关键点：用户体验、运营所以，TO C营销需要做的：建立品牌和口碑，扩大用户基数，用户运营促转化，自然增长形成规模化。To B营销特点：TO B产品由于是面向企业或单位，购买者往往并不是使用者，反映在营销上有如下的特点：1.高客单、强关系、长服务、能复购2.难点：决策链长、产品复杂3.关键点：信任、合作预期所以，To B营销必做四件事：背书显实力，内容展专业，会面提信任，案例看效果。还有部分是TO G的业务，也就是面向政府部门，这类产品与TO B产品类似，但要重点搞清楚商务关系，我们通常合作的是哪些政府部门？是政府的哪些机构？项目的关键决策人都是哪些？除了TO B营销注意的点以外，这些也是需要重点关注的。所谓知己知彼才能百战不殆，以上这些都是在对内看我们自己的产品和业务，但是，同一赛道上，我们在市场大盘中的份额怎么样？有哪些主要的竞争对手竞品？他们的产品都是怎么做的？我们产品和他们产品差异、优势在哪？比如说同是做手机 ， oppo vivo 华为都可以实现手机的基础功能，但目前来说，就品牌力和产品力而言，华为明显更胜一筹，那oppo vivo应该如何在夹缝中生存呢？我们发现，不同品牌的定位上确实是有些差异的，oppo vivo 对女性用户的研究更深入，所以一开始就在相机这个功能上下足了功夫，所以它的拍照效果就很好，深受广大女性用户的欢迎。当然，现在华为也开始做起了相机，所以，以后的手机赛道又要涌现出新的"相机"功能，去燃爆下一个增长点。通常在对市场和竞对的分析中，常常用到以下模型。1、波特五力分析模型从供应商的供应能力、购买者的购买能力、替代品的威胁、新进入者的威胁、行业内竞争对手的实力，五个方面来分析行业的竞争格局。将大量不同的因素汇集在一个简单的模型中，以此分析一个行业的基本竞争态势。2、SWOT模型可以帮助分析企业所具备的优势劣势机遇和挑战。分析的步骤：罗列组织的内部的优势和劣势，外部可能的机会与威胁→对SO、ST、WO、WT策略进行甄别和选择，确定组织目前应采取的具体战略。3、PEST模型一般是宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观因素。包括：政治环境（政治制度、政治环境、政府的态度、相关的法律法规等等）、经济环境（GDP、货币政策、通货膨胀、就业率等等）、社会环境（人口规模、人口年龄、人口分布等等）、技术环境（新兴产业、新材料、新科技等等）这四大方面。PEST分析的运用领域有：公司战略规划、市场规划、产品经营发展、研究报告撰写。上面阐述的这些点就是数据分析师所必须要掌握的"业务"。作为一个刚入行的数据分析师或者刚入职一家新的公司，我们要做的第一件事就是把上面罗列的这些问题写出来，然后找产品、运营、市场的同学去逐个了解，做到对业务有个大致的把握，心中有谱做起分析来才游刃有余。当然，这些问题并不是要让你在第一天就完全搞清楚，这也不现实，而是要按照这个框架，在日常工作中不断总结完善，最终完成一个最全面的业务蓝图。作为数据分析师，只有时刻把这个蓝图装在脑袋里，才能站在更高的视角看待业务的发展，从而提出更有价值的建议。以上就是对如何了解业务的一些见解，更多【数据分析思维】、【数据分析工具】、【数据分析面试笔试】、【数据分析统计学】系列干货内容请回翻，更多数据分析干货文章持续更新中，敬请期待，如果觉得不错，也欢迎分享、点赞和收藏~