过去十多年，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长；而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降，这种粗放的经营模式已经不再可行。互联网企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营，降低成本、提高效率；而这对数据分析师也提出了更高的要求。本文将和大家分享数据分析师的演变、数据分析价值体系、数据分析师必备的四大能力、七大常用思路以及实战分析案例。        数据分析师的前世今生 

在数字化盛行的今天，数据已成为企业宝贵的财富。数据分析师，作为挖掘这笔财富的关键人物，其作用不言而喻，这一点无疑是极具价值的。那些通过历史统计数据等手段创造出巨大价值的前辈分析师，更是值得我们深入研究。

数据分析师的起源与流程

历史上大名鼎鼎的“分析师” 

数据分析师的祖先是那些通过特定流程创造巨大价值的人。在现今企业里，工程师承担着收集来自不同渠道数据的重任。以互联网企业为例，他们每天都要处理海量的数据。工程师收集数据后，还需进行清洗和转换，这标志着数据开始其价值创造的旅程。数据汇集到平台后，才能进行后续处理。在历史统计环节，数据经过挖掘和整理，才能得出结论，并据此预测未来。

企业里的商务数据分析师需遵循一定的作业流程。他们需以价值为核心，比如在电商公司，商务分析师需掌握销售数据。以每年双十一促销为例，他们需对销售状况进行剖析，识别哪些商品热销，哪些需优化。同时，还需综合考虑产品运营、销售等多个方面，为各业务部门提供支持。

分析师与产品经理协作

数据分析师与产品经理的关系非常密切。一旦了解到产品经理的目标，分析师的工作效率就会大大提高。以游戏开发公司为例，如果产品经理希望提升游戏的某个功能来增加用户留存率，数据分析师就会围绕这一目标收集并分析相关数据。例如，如果产品经理想了解用户对新任务的接受程度，分析师就会提取游戏中用户完成新任务的相关数据。然而，如果数据分析师在不知晓产品经理目标的情况下盲目分析，那么得出的结果将难以实施。

经验丰富的数据分析师在接到产品经理关于用户对新道具使用情况的分析要求后，首先会探究背后的目的。他们要弄清楚，是旨在提升道具的销售量，还是希望通过它来增强用户之间的互动。这样的了解使得他们的分析工作更加精准和有针对性。

全局观的重要性

优秀的数据分析师必须具备全局观念。以某电信公司为例，在分析用户套餐使用情况时，若分析师仅按需直接操作，很可能会得出片面的结论。然而，若能退一步思考分析的目的，是为了优化套餐还是吸引新客户，在明确了问题背景和目标之后，分析结果将更具价值。

企业在进行项目盈利分析时，具备全局视野的分析师会全面考量众多要素，包括项目的人力成本、市场推广费用以及预期收益等。他们不会仅仅局限于表面数据，而是全面分析，这样有助于使决策过程更加科学合理。

行业专业性需求

各行各业的数据分析师需展现其专业性。以O2O行业为例，其业务流程错综复杂，数据所蕴含的含义亦丰富多彩。比如在餐饮O2O领域，下单时间、订单金额、配送距离等数据与其他行业存在差异。若对业务流程和数据含义不够了解，便可能引发尴尬，就如同先前提到的那个毫无意义的用户流失模型自变量。

在互联网金融领域，数据分析师需对各类金融产品的数据了如指掌。风险评估的数据模型逻辑必须清晰，否则可能会误判用户的投资倾向，从而给企业造成损失。

创新在分析工作中的体现

数据分析师必须具备创新能力。以SaaS产品为例，他们能通过观察用户行为，挖掘出促进增长的神秘数字。同样，在社交平台上，他们可以分析特定时间段内用户的互动情况，探究何种互动频率有助于提升用户留存率。若一味依赖传统指标，很难发现新的增长契机。

在媒体圈，有时会注意到，若将新颖的内容发布方式与恰当的发布时间相结合，能显著提升用户的访问次数。为此，分析师需勇于打破常规，勇于提出大胆的猜想。

分析实践中的细节

在分析实际工作时，细节至关重要。以用户留存率为例，它反映的是新增用户在特定时段的回访情况。然而，若要得出有价值的分析结果，必须对不同的用户群体进行细分。比如，对电商企业的新老用户留存情况进行分析，或者对不同促销方式下用户留存情况的研究。

转化率分析看似容易，实则内容丰富。在进行这项工作时，需挑选合适的分组样本，比如在旅游网站上，要区分游客的不同目的。同时，要监测多个相关数据指标，例如酒店预订率和旅游产品浏览量。分析结束后，还需评估不同方案的效果，这一过程对能力提出了考验。

身为数据分析师，在分析企业产品盈利状况时，通常会关注哪些方面？这个问题不仅能够促使众多数据分析师交流心得，还能增强我们对这一话题的整体理解。此外，我们诚挚地希望阅读本文的朋友们能给予点赞和转发，让我们一同深入探讨数据分析师这一关键角色。