數據分析是幹什麽的？
在企業裏收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。
數據分析有什麽用?
從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：
工作開始前策劃型分析：要分析壹下哪些事情值得的做
工作開始前預測型分析：預測壹下目前走勢，預計效果
工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題
工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策
工作後的復盤型分析：積累經驗，總結教訓
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那數據分析是什麽的？
數據分析大體上分3步：
1：獲取數據。通過埋點獲取用戶行為數據，通過數據同步，打通內部各系統數據。以及做數倉建設，存儲數據。
2：計算數據。根據分析要求，提取所需要的數據，計算數據，做表。
3：解釋數據。解讀數據含義，推導出壹些對業務有用的結論。
那麽數據分析師主要做以上三點的工作嗎？
並不全是，這個在不同企業，情況不壹樣。如果公司規模大的話，獲取數據經常是數據開發組完成的，他們的職位壹般是“數據開發工程師”或者“大數據工程師”。解釋數據則是運營自己寫ppt做解讀，留給“數據分析師”的，其實就是中間的計算數據的壹步。
有些公司（壹般是做電商的），數據是直接從淘寶、天貓、亞馬遜等平臺導出的，然後基於這些數據做分析。有些公司（壹般是傳統企業），數據是直接用的大型的BI產品，然後所有人基於BI產品導出數據分析有些公司規模很小，就直接壹個小組從數據埋點到數倉到提數全幹了。
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數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏鬥分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麽做，才能得出洞見。
01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麽就可以去分析。
02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麽可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各占多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏鬥分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過壹面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是壹個完整的招聘漏鬥，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麽可以把各個分店的員工流失率，跟分店的壹些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麽就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裏面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析
比如跟蹤壹個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
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