数据分析师的工作内容
数据分析这份工作存在是为了实现什么目的？
1. 收益分析，利益最大化
在公司当前商业模式下，帮助全面了解业务运行情况，赚取更大的收益，找出制约环节，找到增长点如 : 用户增长、活动评估。
2.风险分析风险最小化（风控）
在公司当前商业模式下控制风险范围。高风险客户、制定风控策略、风险预警，如 : 风控策略
3.市场分析产品线、市场（市场调研）
收集行业市场相关核心数据和信息，为公司战略及战术调整提供有力支持及有效建议;制定集团的营收指标、商业化指标
数据分析师工作的主要内容
—1—指标体系构建
参与数据仓库建设，构建数据模型与ETL工程师协同配合指标体系落地
—2—定期报表
提出数据报表需求，ETL工程师实现，用于每日数据报告查看
制作月报、周报ppt汇报业务情况
—3—临时数据分析
活动复盘，用户提取，商品分析
数据分析师需要掌握的工具
数据库: MySQL
数据仓库 : Hive
工具 : Excel
编程语言 : SQL，Python, R
Python library: pandas numpy matplotlib,sklearn pyspark pytorch
工具 : Tableau，SPSS
操作系统 : Linux(CentOS) 7+
大数据分析工具: Spark,Tensorflow,HDFS
数据分析师的能力模型
数据分析的重点不在编程工具和AI技术，重点在于领域知识。领域知识就是搞懂你分析的这个行业的商业模式。具体来说，就是搞定这个行业如何赚钱，目标用户，服务模式
分析商业模式，主要从下面两个角度去分析。
（1）行业盈利分析
盈利就是分析投入和产出
游戏投入与产出有哪些 ?
内容社区投入与产出有哪些 ?
（2）产品分析
对比同一行业，不同公司的产品的不同
淘宝、拼多多购物车有什么区别 ?推荐与关注两种内容模式，对平台、自媒体有什么影响 ?
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