每天到底在忙些什么？

分析师每天会接收到来自业务方的各种需求，可以分为数据支持需求和分析型的需求。

比如运营想看某段时间内xx的xx指标的表现情况，请分析师拉一下相关数据;某个指标有异动，请分析师归因;某场活动结束了，帮忙做一个活动数据复盘……这些临时的需求在确认、沟通、开会上往往就会占用很多时间，因此深入了解业务、快速get到业务的需求和目的，合理地做好需求的管理排期，都是一名优秀数据分析师的必修课。

这里提一个建议：不要一接到需求就无脑执行，明确需求才是第一步，不妨多问问需求提供方，究竟要做什么事情、什么目的。在把数据结果给需求提供方时，再提一句：预计什么时候看到结果和反馈，我们到了那个时间点一起看反馈结果。这样的完整的过程才谈得上是一个闭环。

数据提取

数据提取简称取数，就是根据数据分析的目的或业务方的需求，从数据库中提取所需数据的过程，可以算是正式数据分析流程的第一步。但公司的大数据平台或者数据仓库建设不完善，数据基础建设不规范、或者对业务库表的不熟悉等等因素，都会导致数据提取效率较低，再加上频繁来自业务方高频的取数需求，这就导致很多人会陷入到取数的工作中，大家是否听说过sql boy、茶(查)树(数)菇(姑)的称呼，其实就是对陷入取数怪圈的数据人的一种戏称。有些新人虽然挂着数据分析的title，但每天80%都干的是取数的工作。工作第一年经常取数无需忧虑，但是这个状态保持3年以上，就一定要争取转变了。

数据处理与分析

数据处理是指对初步收集到的数据进行加工、整理，可能是数据分析过程中最耗费时间的，尤其取决于数据质量。中小型公司和小数据量的情况下，数据分析师们通常会用Excel来处理数据，在大数据量的情况下，SQL和python的使用更为常见。

明确好分析目的和分析方法，准备好数据后，就可以着手开始分析了。分析师们需要通过分析工具、分析方法对数据进行探索，从中发现因果关系、内容联系和业务规律等，为商业目的提供参考。

对于懂业务的分析师来说，数据分析的过程其实不占用太多时间，面对业务提出来的需求和存在问题，基本能快速明确分析思路。

分析总结

这是一整套数据分析全流程的终点站，通常一些临时性的分析需

（编辑：甘孜站长网）

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