数据分析师是干什么的

数据分析师的角色和价值

一位数据分析师对于自己工作的焦虑反映出了一个普遍的问题：很多数据分析师困于取数的初级阶段，无法参与到更深入的业务决策中，从而感到价值感低。为了理解数据分析师的真正职责，首先需要区分“数据分析”的含义与数据分析师的工作。

数据分析的本质

数据分析是一种基于历史数据总结经验并推演结论的决策方法，与随意决策和经验决策相对立。通过一个瓷器制造的历史故事，文章阐释了数据分析在不断优化过程中的价值，与单纯依靠经验相比，数据驱动的方法能够持续进步并取得更好的结果。

数据分析师的职责

数据分析师的工作在于推进数据分析的决策流程，解决其中的问题，如缺少数据、数据混乱等，以改善决策效率。数据分析师的任务涉及数据的获取、处理和分析，具体包括数据采集、存储、提取，以及使用工具进行数据操作和通过业务知识和机器学习等方法得出结论。

数据分析师日常工作

数据分析师的日常工作包括繁琐的数据取数、对口径和底层数据重构等，这些活动占据了大部分工作时间，而真正产生价值的工作只占了少数时间。

提升数据分析师价值的方式

数据分析师可以通过提出有价值的问题、给出深入的答案、总结分析套路、提供高效工具和解决困难问题等方式提升自己的价值。特别是解决跨部门的沟通问题、产出时间问题和团队合作问题等困难问题是展现数据分析师价值的重要途径。

结论

数据分析师应该了解自己在数据分析流程中能发挥的作用，并结合自身优势提高价值。能够在数据分析中提供更大价值的数据分析师将不会被数据产品和业务解读所取代。