数据分析师日常都分析哪些数据?

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

1.分析竞争对手

企业想要迅速发展，是一定要了解自己竞争对手的。比如说我们是一家电商公司，那么我们一定要了解竞争对手这个月的主营产品、销售额、折扣优惠等等。这样才有利于我们做好调整，更好的去安排。

2.推广渠道效果监测

当你为企业做广告投放的时候，你是不是需要提前对这些推广渠道的数据进行监测。比如说账号的活跃度、曝光量，只有把这些东西计算好了，你才能预估出这个广告可以为我们带来多首收益。

这个反馈完全可以给以后继续做营销做决定，按效果去调整哪些渠道继续投放广告，哪些渠道砍预算，哪些渠道不投放了。

是一个非常复杂和耗时的过程。这涉及到很多高技术知识。这些公司提供的是一套处理数据摄取、清理、建模和显示的工具。有些人什么都做，有些人只做一部分，这取决于他们想要探索的细分市场。

3.产品的用户群体

当我们一款新的产品上线时，首先要知道店铺里的哪些用户可以首批付费使用，这个和我们的日常监测以及标签有关。平台就可以发信息推送给这类用户，就可以分析出我们的产品用户是否满意，数据分析准不准确了，那里是需要调整的。

关于数据分析师日常都分析哪些数据，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

1、用户分析
用户的特征和用户的需求，一般是将用户分为新老用户来进行分析，其次是使用FRM模型识别优质客户，最后就是需要将人货场串联起来做一个分析，为CRM系统提供一个依据。
2、商品的分析
商品的销售情况，当前热销滞销商品。
3、物流地图
对于当前用户的分布以及物流方面的成本考虑。
4、ABC分类监控
对于商品的一种默认分类方法，ABC管理就是把物品分为三类，例如把占总数10%左右的高价值的货物定位A类;占总数70%左右的价格低的物品定为C类;A、C之间的20%则为B类。在库存管理中应区别对待各类物品，A类物品应在不发生缺货条件下尽可能减少库存，试行小批量订货，每月盘点;C类则可能定制安全库存水平，进行一般管理，订货批量大，年终盘点;B类则在两者之间，半年盘点一次。
5、预售情况的分析
预售下单与预售支付之间的对比。

需要借助一些大数据平台，比如百度指数网页链接

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资深数据分析师是做什么的 - …… 统计专业(有统计理论)、计算机专业专业(会编程序实现).数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员.互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破.以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多.与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩.因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理.更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破.

咨询行业数据分析师是干什么的 - …… 数据分析师 职位描述: 1.负责数据分析、报告撰写,为客户或内部进行报告陈述; 2.针对策划产品建立研究模型及标准化分析模板; 3.设计调查问卷,全程跟踪调查过程. 要求: 1.有比较充裕的时间; 2.具有电信行业从业经验或具有同类咨询公司优先; 3.掌握情报分析、数据分析、产业分析方法,熟练应用分析工具; 4.较强的文字功底和分析能力,能够独立开展数据分析和建立分析模型; 5.有行业研究报告开发.撰写经验,熟悉撰写方法 6.热爱咨询行业,再学习的能力,严谨负责的工作态度; 7.本科及以上学历,电信/IT.MBA方向专业优先.

数据分析师要掌握哪些基本技能 - …… 1、懂业务.从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值. 2、懂管理.一方面是搭建数据分...

公司里市场部的数据分析和数据录入工作主要都做些什么? - …… 就是对各种数据进行收集统计和分析处理,比如:销售数据、仓库数据等1、日常数据录入、整理、分类、统计; 2、提交数据分析报告; 3、对配合部门提供的数据及问卷调查结果等内容进行数据分析,并形成有效的分析报告;主要是用excell完成,基本的工作就是这些.数据堂,海量数据等你来拿.