1、如何提升数据分析师的价值？
对接需求前，先和业务方确认需求的业务核心价值，听听业务方的思路和见解，这是一个特别好的学习机会。不要只是以乙方一次性买卖的心态处理需求，应该多站在业务方的角度，去思考数据分析能够为业务带来的价值。如果仅仅负责取数，将自己的工作只局限于被动支持、低效驱动的角色，沦为数据民工，在业务部门的眼里，数据分析师的工作所带来的业务价值、业务影响、业务增量（改变产品、运营，打造了可拓展的方案）就会很低，会失去“身份认同”。对于一个团队来说，优秀人才因为自己的价值未得到体现会导致向外流失，团队标杆降低，一般员工也因此无法被优秀人员带动，无法得到成长和提升。
2、数据分析师如何为业务提供价值？
（1）反馈：设定指标体系监控业务细节，定位分析异常，提出解决方案，跟踪方案效果。
（2）评估：对产品运营动作进行评估，推动业务正向迭代 。
(3) 引领：基于数据发掘产品，运营改进点，创造新产品与策略
（1）描述现状。利用数据报表、数据看板对业务进行客观描述。
（2）寻找规律。给出业务洞见，发现产品改进点和业务机会点。
（3）推动改进。将这些洞察转化为对业务的影响，如影响产品决策，影响运营动作，改善重要指标，创造可持续的解决方案。
3、如何评估数据分析师的工作成果？
（1）数据是否准确。（2）效率是否高。（3）方法流程是否模块化和工具化，能否提迁移到其他业务场景。
4、数据同学是怎样在产品各个生命周期开展不同的工作的？
产品的生命周期：创意市场调研>功能设计>开发>测试>发布。
A、创意期：定义产品的商业形态和商业目标。
B、功能设计期：用指标体系定西产品的迭代方向。
C、开发：指导和参与埋点，确保数据源的质量。
D、测试：设计ABtest和灰度实验，分析结果。
E、发布阶段：监测跟踪效果。
网友评论