BI数据分析工作内容介绍

BI数据分析工作内容介绍
-戴立平
BI是商务智能的简称,今天主要介绍BI数据分析部分。 可以大概总结为 :用数据的手段, 使得业务做的更好。
工作主要包括: 数据报表、临时查询、数据分析(探索性研究、问题诊断、业务预测、业务建议、效果评估)、特定数据方法
 
数据报表: 主要为数据监控用 
核心在于:提炼抽象业务的逻辑关系, 固化成KPI和过程指标体系, 使得这些指标可以准确、真实、及时甚至提前反映出业务的好坏,使得业务人员有的放矢。

难点:1、要从业务人员纷繁的需求中提炼出共性;
       2、 整理出业务的核心逻辑(例如app推广的逻辑在于:新激活-新激活购买转化-每日
购买表现;新激活-新激活到二次访问-留存-DAU 等等);
        3、举一反三,通过了解业务, 脑补业务人员暂未提及的指标、唯独甚至逻辑, 以减少临时查询。 
      4、解决开发资源问题, 帮助沟通线上开发产生的数据逻辑和数据口径。
           5、做部分数据模型设计, 更好的跟dw同学沟通需求。
 临时查询:满足业务同学随时看数据的需求
  核心在于:在需求明确沟通、无歧义、且确认过必要性 或建 议新的数据口径后, 及时、准确的提供数据。
 
  难点:1、需求较多, 也比较着急, 时间成本很高
           2、 与业务同学沟通需求必要性较困难, 业务同学不太能接受自己的需求没必要、或者想要的数据并不能解决他需要的问题
             3、对重复或者预计会重复的数据, 抽象固化成报表的能力。
            4、对于临时查询,没有太多的核对数据时间,很多时候也没有可校验的报表和数据, 所以保证数据准确性更加重要和有难度。
 
 数据分析:这部分内容比较广泛, 按照业务阶段包括  探索性研究、问题诊断、业务预测、业务建议、效果评估
 
  每种分析的侧重点略有不同:
  探索性研究侧重分析问题的全面性, 对可能的有用信息的判断,结果的公正性和有针对性。
  问题诊断侧重在快速、准确、直达要害的诊断出问题, 并言简意赅的及时给出结论。
  业务预测侧重在评估预测的必要性、重要性、可行性;预测结果偏差小、稳定。
  效果评估侧重评估的公正客观、给出明确的、有指导性的、正确的评估结果。
 
  难点不详述了, 但对于数据分析师来讲,做数据分析最重要的就是充分的业务理解、对业务的深入思考、与业务人员的详细沟通、对问题判断的一点灵感 和 对分析结果的自我挑战和论证。 最大的误区:分析结果的数据非常详细,没有明确结论或结论经不起推敲(仍然, 对于不同的分析类型, 可能这一点上不太一样)。
 
 特定数据方法:解决非数据解决不了的问题
核心:运用数据方法,解决特定问题,包括数据挖掘(为什么不叫数据挖掘, 因为里面有些并不是使用通用的挖掘算法)
这种说法也略宽泛, 比如小号判断逻辑、appstore细分渠道、渠道价值预测
 
难点:周期比较长,很多需要协调线上和dw开发资源
      有效性、准确性和误判率都需要与业务人员明确和清晰的沟通
      有维护成本, 并非做好一次就结束
 
 综上
1、 BI是个重思考的职位, 基本工作内容如前所列
建议一、BI同学提高自身能力,尽量提高临时查询中固化的比例,尽量协调数据开发人员的资源, 解决更多的问题
建议二、定期向业务人员介绍现有固化产品数据,做到可以产品解决的就不提临时查询。
建议三、业务人员积极的解决力所能及的数据问题。
建议四、业务人员提需求前,可以帮忙解决两个问题:为什么要这个数据?没有现成的数据可替代吗? 
2、  加强数据分析工作。 在有限的时间内, 尽量解决给业务带来更多价值的问题。
3、定期介绍BI工作的进展和方法,使得业务人员自己也成为分析师, 使得沟通更有效。
 

本文发布于:2024-09-20 12:38:42,感谢您对本站的认可!

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