BI数据分析工作内容介绍

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1、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

2、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

3、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。 l  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

4、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）。 l  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

5、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 l  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、

6、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。