數據分析師的工作場景?昨天接待了一個想轉行做數據分析的學員，之前他是做技術的，想了解一下數據分析崗位的平時工作内容，我來為大家講解一下關于數據分析師的工作場景?跟着小編一起來看一看吧!

數據分析師的工作場景

昨天接待了一個想轉行做數據分析的學員，之前他是做技術的，想了解一下數據分析崗位的平時工作内容。

那個時間點卻有點語塞，平時上課給大家各種講數據分析師的工作場景、職業發展、也總是羅列出來12345……但，讓我在微信上立刻用幾句話就說明這件事，我發現沒那麼好說，因為你工作的職位不同、年限不同、圈層不同，往往理解也不同。

很多學員在過來咨詢時，常常都會迫不及待地問大苗說： “我學完之後能不能找到20k的工作。 “甚至還有學員說： “你們給不給内推……” ，這個意思是說，工作都不用找，我花個幾千塊錢，我的終身大事你全都給我包咯！

從經濟學的角度分析這件事情，你也會發現這個世界上其實不存在輕而易舉就能獲取的絕招。試想一下，如果輕而易舉就能獲得絕招，那結果每個人都可以獲得所謂的絕招，當人人都有絕招的時候，絕招就再也不是絕招。

拿一個電商公司可能會經常遇到的問題，主圖放a圖片還是b圖片好呢？“

那麼就需要先切出一部分流量來試試。這個就是ab測試，測試之後肯定就會有數據收集回來，有了數據之後，就有了一個可以參考的原材料。

然而，之後問題又會随之而來：收集了數據之後又該怎麼做？怎麼樣才算是好的，怎麼樣才算是不好的？這又是一個大問題。要解決這個問題，就要去衡量之後的每一個數據變化。

在變化中，找到正确道路的方式是要能夠去判斷什麼是對的，什麼是錯的。然後，把對地保持下去，把錯的摒棄掉。如果無法有效地衡量這些變化，這樣的變化就是無意義的。

我們可以再看一下之前提到的問題，如果數據出來了，最後測試的結論是a圖的轉化率要高于b圖的轉化率，那這時，是不是就應該下結論說——a圖片比b圖片更好呢。

問題如果如此簡單的話，思考就太過容易了。

在讨論這個指标之前，我們還有一個更加重要的目标：讓這個電商網站能夠有更高的銷售額。

在通常情況下，電商有一個非常簡單的公式：銷售額=訪問人數×轉化率×客單價。所以，對于這次改動的衡量，除了看轉化率有沒有下降之外，還需要關注另外兩個指标。

在這個案例中，如果a圖使訪問人數直接變少了，才使得轉化率增加了呢？那麼，這個增加反到對銷售額的增長起到了反向的作用。

甚至從用戶的角度來看，到底是哪些人對這樣的改變比較敏感，哪些人不敏感。所以，衡量就是要在目标确定的基礎上，能夠對一些變化做出有效的判斷。

如果無法衡量一次變動帶來的各個方面的影響，那這樣的變動就隻能算是一次沒有積累的變動，就有點自娛自樂的嫌疑了。

講到這裡，也許你會說，大苗，你不是要說說，數據分析師的工作内容嘛，上面怎麼都是做分析的呀？

面試久了，面試的級别高了，你會發現，老闆真正想聽你說的，也就是這些！

這個就是數據分析師的根本，哪怕你現在還是隻是個“茶樹菇”。