数据采集
作为分析师:最重要的就是去看客户端和运营人员提供数据字段,在这个过程中也可以看出业务人员的功力。
埋点:明确数据的定义,然后对数据埋点,一般是给出定义,由开发人员来完成。一般都会有数据口径不一致的定义,所以对于定义不清楚的一定要即时的定义清楚,刨根问底往往会有意外的收获。
数据的计算
数据采集到之后往往是最原始的小时表,一般情况下不会直接使用,因为时间颗粒度太小,数据量会非常的大。当然有的公司也会把小时表汇总然后以天来区分。为了更好的记录业务,也可以生成一个小时表和田表的合集,一般称为总表,用于研究每天的新增用户及用户的留存率,当然数据量可能比较大,建议选取核心指标。
数据展现
数据表到呈现一般需要SQL的聚合,确定好报表的维度和指标、以便快速提取并实现可视化。报表的数据验证,及时与业务方确认;整体的业务体系梳理,统一数据口径。
报表的价值
产品通过报表看版本;运营通过报表看活动数据;技术通过报表看性能;项目通过数据看KPI;互联网数据分析师的价值就是从做报表开始,对业务的熟悉也是从业务去延申。
当然在工作中要避免每天都去做报表,核心指标的报表就那么几张,因此问清楚报表的价值,及业务对象,对于重要的报表每天都去看,成为第一个发现问题的人。
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