最近一直在看数据分析师这个岗位，参考了很多数据分析在职大佬的回答，总结一下数据分析师的岗位职业和核心成长路径，供大家参考。如有理解不到位的地方，欢迎指正。

一、数据分析师岗位职责？

先来一张图，是一张某互联网公司的招聘需求，图中标记了 6 点。

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1、这个JD说明，你是为产品服务的数据分析师

2、你的大部分职责就是统计、报表维护、数据监测

3、你要运用数据分析为产品运营提供建议，也就是说，你要深入业务。

4、这一条已经很清楚表明你要深入业务

5、遇到问题时，你有责任进行数据排查

6、你还是要深入业务

你要会说话，也就是**沟通表达能力**。

你要**做分析报告给业务部门**，就需要熟练操作PPT、图表呈现能力、有较好的的文字、书面总结能力。你看，人家帮你写得清清楚楚。

所以大家不要觉得做数据分析学个python就行了，我可以很清楚明白的告诉你，在业务数据分析场景中，Python使用仅1%、而**SQL使用50%、Excel、PPT、Tableau等展现工具为49%**。
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二、基础学习

二、数据分析师必备能力？

数据处理能力

数据分析思维

对数据保持敏感！

三、常用指标


  • PV/UV
  • 日活/月活
  • 次日留存(一般分析新用户次日留存)
  • ARPU
  • 转化率(某动作的转化率, 如点击转化率, 下单转化率, 充值转化率等)

四、常用分析方法

  • 对比: 大法宝, 关键要知道怎么对比和谁对比
  • 细分: 分地点，分人群，分时间，分产品，分渠道
  • 漏斗: 每一步的转化率, 清晰有层次
  • RFM: R最近消费日期, F消费频次, M消费金额. 这个可用来粗暴的进行用户分层，已经被广泛用在各个行业
  • TGI: 衡量某类人群某个特征与整体人群该特征平均值进行比较, 量化该人群该特征是否强大或弱小
  • AARRR: Acquisition用户获取,Activation活跃,Retention留存, Revenue收入, Refer传播

五、分析数据的几个步骤

一个数据分析新人，做数据分析项目的重点是通过“分析业务-定位问题-收集数据-清理数据-建模分析-得出结论-决策优化”的完整过程来丰富自己对数据分析全流程的理解和认知、锻炼自己解决问题的动手能力，而不是为了写报告而写报告。

六、实践

推荐第 1 个。先练练手，我看了下，思路表清洗。