数据分析基础推荐：数据分析工作做什么

对于数据分析相关的职位，其实在很多行业都需要，而随着大数据的兴起，面对更大规模的数据，更加需要数据分析来挖掘其中的价值，数据分析也升级为大数据分析。今天的数据分析基础推荐，我们来聊聊数据分析工作到底做什么？

在数据分析师的实际工作当中，面对着很多琐碎的数据分析处理任务，但是总体来说，数据分析有一个相对固定的工作流程。


1、明确数据分析的目标

做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。

明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。

2、收集数据的方法

说到收集数据，首先要做好数据埋点。

所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。

目前主流的数据埋点方式有两种：

第一种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。

第二种：利用第三方统计工具。

不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。

3、常见的数据分析法和模型

漏斗分析法

用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势，从而寻找到最佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。

AARRR模型

这个是所有的产品经理都必须要掌握的一个数据分析模型。

AARRR（Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer）是硅谷的一个风险投资人戴维·麦克鲁尔在2008年时创建的，分别是指获取、激活、留存、收入和推荐。

交叉分析法

通常是把纵向对比和横向对比综合起来，对数据进行多角度的结合分析。交叉分析的主要作用，是从多个角度细分数据，从中发现数据变化的具体原因。

关于数据分析基础推荐，数据分析工作做什么，相信看完以上的内容，大家也都有了更深的了解了。数据分析工作要求专业的技能支持，所以想做数据分析，先要学习数据分析专业的技能和方法才行。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析零基础班，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服领取！