在互联网公司蓬勃发展，各类传统行业纷纷尝试数字化转型，国家提倡大数据技术创新的背景下，数据分析师岗位的需求数量激增，大家也纷纷讨论起来数据分析师是一个什么样的岗位，对分析师的需求是不是伪需求？
今天ZZ和大家聊聊，给大家揭秘一下数据分析师岗位的真面目，我们今天主要来谈谈“数据分析师的工作是怎么样的呢？”
下面ZZ从四个方面来说明该岗位的日常工作内容，首先是从自身工作视角总结日常工作范围，工作中需要面对的同事；然后再分别从招聘需求视角和知友视角说明分析师的日常工作内容及其必备技能，即用数据分析的方式分析数据分析师的日常工作内容，以供大家参考。
1分析师的工作范围
ZZ作为一名互联网行业数据分析师，结合自身工作经验和身边同事的日常，总结出分析师的工作内容如下：
首先是基础的数据统计指标分析工作，即大家喜闻乐见的“表哥(姐)”。提到这部分工作，分析师们是又爱又恨，恨的是感觉没有太大价值，还遍布于日常工作中，想逃离又逃不开；爱的是大部分分析师能力真的止步于此，如果没有这部分工作，可能就要考虑失业的问题了；
进一步是随着业务发展相应的分析工作，包括波动，作弊分析等规律性分析，AB实验分析以及更种专项分析报告，这部分需求对分析师的能力的要求远远大于基础工作，这里涉及统计学种假设检验知识，业务逻辑思维以及对行业的认识和理解。
在之后就是建模工作，建立业务模型，构建指标体系是分析师的核心技能之一，面对业务发展问题，一些相关或者因果关系分析，趋势预测的问题也会比较常见。
由于公司之间发展的不平衡，分析师岗位职责并不是十分清晰的情况下，根据各公司发展程度和组织分工的不同，分析师在日常工作中以上三部份工作的占比天差地别，有些分析师完成基础工作就分身乏力了，有些分析师根本不需要做基础工作，甚至一部分分析师是连SQL都不会写的。所以，广大知友在入职分析师的时候，最后问清楚你的工作职责是什么。否则，理想和现实可能有些差别。
2分析师需要面对的人
分析师的岗位类似于文章中的过渡句，上面承接开发、埋点、数据仓库的同事，下面对接运营、产品，商业等业务人员，如果你想最快的了解整个公司的运营模式和现状，分析师的职位是不二之选。
接触越多，需求越多
那么在日常工作中，这些上下游对接的部门同事自然是分析师的面向对象，除了这些工作的合作伙伴，还有大部分精力要拿来面对自己的领导和业务方的领导，他们可能会给你提一些有挑战性的工作，即使他们属于放手型的，那你也需要主动找机会与他们沟通，毕竟向上管理是每一个职场人必备的技能。
综上所述，分析师可能面对的人包括四类：负责埋点的同学，负责数据仓库的同事，负责业务的同事以及领导层；当然了，这些都是日常工作需要面对的人，如果要算上零碎事情，那你可能还得和人力同事，财务同事，IT同事，行政同事等等接触~
图文无关
那么下面我们来看看这几类人的常见话术，大家可以对号入座，看看是否切中了你的工作生活：
(1) 负责业务的同事
老师你好，我想看看这个和那个指标的值，最近一周的哈，后续给上个报表吧，这个数常看；
老师你好，帮忙出一下这个业务的详细数据，我们想看看有什么优化方案；
老师你好，帮忙评估一下新上功能的效果啊，评估一下ROI；
哥们(小姐姐)，报表数据没了，给看一下出什么问题了？
ZZ你好，评估一下实验结果呗；
老师，数据涨(降)了太多了，数据不合理啊！你给看看怎么回事？
(2) 领导们(包括业务方的领导)
ZZ，最近你负责的业务整体情况如何？评估一下对我司的影响吧；最好出一个分析报告，整体的看一下业务的状态和价值。
ZZ，最近预算需要缩减(加量)，你给出一版预算分配的方案；
ZZ，最近年底总结，你从数据角度给咱们项目做一个复盘总结，突出亮点，说明难点，周末之前给我吧，下周我跟高层汇报；
ZZ，咱们实验效果不佳，你给分析分析原因吧，争取拿到一些结论，指导后面的动作；
ZZ，你给量化一下咱们核心指标和分业务指标之间的关系吧，数据出来咱们一起定一下KPI和OKR；
(3) 负责数据埋点和采集的同事
哥，埋点是这样的，你看有问题不？
ZZ，数据接好了，表名是XXX，你看看可以使用了，需要回溯数据不？
哥们(小姐姐)，反作弊表更新了，使用的时候注意一下哈；
分析师需要面对的人很多，常常是开会两小时，需求排成行；下会忙成狗，明天对结果。但是对于擅长沟通交流的人来说，分析师是一份比较享受的工作，通过过不断的于人交流，了解公司的状态，了解业务的状态，了解不同的人的特点，了解职场的状态，了解生活的状态，收获是巨大的。
3招聘需求看分析师工作
个人视角容易陷入经验主义，ZZ为了避免一叶障目，管中窥豹，于BOOS直聘网站上，提取了数据分析师相关岗位的岗位职责，共计300多份招聘需求。下面我们一起来看看招聘需求对数据分析师这一岗位是怎么描述的：
数据、业务、分析、经验、工具、产品、运营、沟通、报告、建模、指标体系、统计、数学等等词汇是招聘需求中的高频词，我们联立起来大概是：根据数据支撑业务发展；具有相关经验，熟练数据分析工具；与运营产品同事沟通协作，建立业务模型，梳理指标体系，撰写分析报告等等。这么看来，招聘需求上的描述与ZZ描述的也比较类似，就是不同公司侧重方面可能不同，另外招聘需求上强调理解，分析，逻辑和落地。
下面通过主题分析，将招聘需求的描述分成5个大类，来分析一下分析师的不同工作内容。我们主要拿距离比较远的两类来说明一下。从下图中我们可以看到，第一类分析师强调数据统计分析工作，强调与产品和运营的沟通，强调业务理解能力，强调数学能力和数据处理相关工具的应用。同时，我们可以发现，分析师工作大部分都限制了本科以上的学历，这类分析师对应传统的分析师需求，大部分公司也是这么描述并要求的。
我们再来看第四类分析师招聘需求:
这部分需求强调算法模型，业务模型，学习能力和数据分析经验，出现了互联网行话“方法论”等，这部分招聘需求要求分析师结合业务和算法模型，对项目和公司的发展做出指标，提出有效的方法论。这类群体并不是典型的群体，但是可以发现确实存在这样的需求，也对应ZZ一开始描述的，不同公司对同一岗位的需求是天差地别的，日常工作范围也不尽相同，当然了，相应的薪资可能也是天差地别的。
4分析师的日常
对于“分析师日常工作内容”这个问题，知乎上也早有人提问，下面也有很多很有见解的答案，ZZ这里也提取出来，看看在知友眼里，分析师的日常是什么样子的呢？
可以发现的是，知友们与招聘需求的区别就是更加具体，不想招聘需求那么含蓄，需要猜测。知友们直接就是数据库语言应用，数据分析工具应用，报表可视化，理解业务，建立指标体系，分析报告等等，朴实无华的词云图中居然还有“简单“二字，充分展现了知友们的自信和对分析师岗位的”认可“，哈哈哈哈！
同样的，聚类之后，我们分别看看知友们对分析师的认识，对于第一大类，知友们直接就是数据产品，需求分析，业务理解，工具应用，也比较符合咱们大家对分析师的基本认识。
但是对于第二类，我们明显发现”可视化“这个主题跃然纸上，很多知友提到数据分析师需要注意可视化的工作。这一点其实还比较出乎ZZ的认识，我接触的不同公司的同事们，公司都开发了自己的可视化看板平台，平时对于可视化工作并不是很注重，反倒是数据看板背后的逻辑支撑更为重要，至于展现形式还是比较下里巴人的，整洁可读即可。
同时我们也发现在知友们视角中，分析师好像与算法不沾边，即使沾边也只是招聘面试时候有。当然了，收集来的数据都是有偏的，可能忙于做算法的分析师没时间逛知乎也不是没可能，大家有辨识的参考即可。
以上，ZZ分别从个人视角、招聘需求视角和知友视角描述了数据分析师的日常工作，可见分析师最离不开的是”业务“二字，因为所有视角中，业务都独占鳌头；伴随着业务，就是有业务模型，业务逻辑，指标体系和与业务人员的沟通。再之后，大家的第一印象就是数据分析工具的使用，主要包括SQL和Excel，一部分工作还涉及算法和挖掘，自然就是python和R语言的使用，后面知友提到的可视化工作，ZZ盲猜应该是值powerBI，tableau等常见的可视化软件；最后就是各类实验分析，预测建模，分析报表等工作。希望通过ZZ这篇介绍，大家能对数据分析师工作有一个整体的了解，同时，准备入坑和已经在其岗位的伙伴，可以有针对性的提高自己的相关技能，最后祝大家有一个好的前途。
