哈喽，我是Nicole，在电商行业做了半年数据分析师
??看了很多觉得数据分析师是一个非必要岗位的帖子，我想说点大实话。这份工作的核心，可能不是建模型，但也没有这么鸡肋（目前来看），主要还是要会 “思考”和“沟通” 。如果你想入行或刚入行，希望这篇真实的日常能帮你看清现实
AM9:00：
我一般会提前一会打卡，缓一缓准备上班
打开电脑：盯大盘数据仪表盘。GMV、流量、转化率
通常半小时内，业务方的消息就会弹出来：“Nicole，昨天XX数据掉了，帮忙拉个数看看？
??我的反应不是立刻取数，而是先问自己：是数据报错了，还是业务真出问题了？ 花半小时核对口径和数据源，避免花更多的时间
AM10:30：
需求几乎都是同时来的，真“四面轰炸”
正在写分析报告，运营同学突然站到身后：“上次cu销复盘可以加个维度吗？很急！”
有人里@你，“库存周转报表今天能#出吗？”
聊天框产品经理也会催：“A/B测试结果下午评审会要用，先发我个结论。”
??我的经验是： 立刻建立一个“需求池”，并和所有业务方明确：“收到需求，（我会评估优先级），XX时间前给你排期”。学会说“不”和“什么时候可以”，比闷头答应更重要。
PM14:00后：
80%的时间，都在做“翻译”和“对齐”
业务说：“帮我分析下‘高品质用户’的表现。”这就是一个大坑的开始。
??我必须把模糊需求“翻译”成可执行的数据问题：
你说的“高品质用户”，是用“近期go买金额”、“复go频次”还是“标签体系”来定义？
我们得先统一“表现”是指看他们的“复go率”、“客单价”还是“流失情况”？指标必须先共识。
At last 我工作效率相对比较慢，基本刚好忙完就剩个30分钟到40分钟准备下班，这时候回一下其他信息摸摸鱼准备下班了
这大半年给我的一个经验教训： 没有清晰口径和数据定义，绝不动手取数。否则大概率会返工~
#数据分析师 #数据分析学习 #数据分析 #转行 #职场日常 #没想到你是这样的程序员 #数据分析转行 #数据分析求职 #牛马人 #工作强度
??看了很多觉得数据分析师是一个非必要岗位的帖子，我想说点大实话。这份工作的核心，可能不是建模型，但也没有这么鸡肋（目前来看），主要还是要会 “思考”和“沟通” 。如果你想入行或刚入行，希望这篇真实的日常能帮你看清现实
AM9:00：
我一般会提前一会打卡，缓一缓准备上班
打开电脑：盯大盘数据仪表盘。GMV、流量、转化率
通常半小时内，业务方的消息就会弹出来：“Nicole，昨天XX数据掉了，帮忙拉个数看看？
??我的反应不是立刻取数，而是先问自己：是数据报错了，还是业务真出问题了？ 花半小时核对口径和数据源，避免花更多的时间
AM10:30：
需求几乎都是同时来的，真“四面轰炸”
正在写分析报告，运营同学突然站到身后：“上次cu销复盘可以加个维度吗？很急！”
有人里@你，“库存周转报表今天能#出吗？”
聊天框产品经理也会催：“A/B测试结果下午评审会要用，先发我个结论。”
??我的经验是： 立刻建立一个“需求池”，并和所有业务方明确：“收到需求，（我会评估优先级），XX时间前给你排期”。学会说“不”和“什么时候可以”，比闷头答应更重要。
PM14:00后：
80%的时间，都在做“翻译”和“对齐”
业务说：“帮我分析下‘高品质用户’的表现。”这就是一个大坑的开始。
??我必须把模糊需求“翻译”成可执行的数据问题：
你说的“高品质用户”，是用“近期go买金额”、“复go频次”还是“标签体系”来定义？
我们得先统一“表现”是指看他们的“复go率”、“客单价”还是“流失情况”？指标必须先共识。
At last 我工作效率相对比较慢，基本刚好忙完就剩个30分钟到40分钟准备下班，这时候回一下其他信息摸摸鱼准备下班了
这大半年给我的一个经验教训： 没有清晰口径和数据定义，绝不动手取数。否则大概率会返工~
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