数据分析师每天到底在埋头分析什么呀

这是个触及灵魂的问题，天天都念叨“分析一下！分析一下！”；各种JD中都写着，“DA要负责指标体系搭建、异动归因、业务迭代指导”等等已经看烦了的套话；网上的课程，都在教什么AARRR、相关性、漏斗分析、甚至还有机器学习等看着高大上实际很唬人的方法论，但好像就是没人说清楚，数据分析师，究竟在分析什么。偶尔你的老板在无法pua你的时候，会意味深长地说你，“做数据分析师，就是要围绕业务问题，要分析业务呀！要多想，要深度思考”。这话好像说了什么，又好像什么都没说。。。 我不自量力一些，尝试去解构一下数据分析师究竟分析的对象什么，毕竟我也曾经迷茫过，作为DA，我到底在做些什么 既然DA离不开业务，那我们就先说说业务通用的运转逻辑。你会发现，大到一个完整的业务模块（如短视频、图文），中到一个app，小到一个app下的产品分支或业务下的业务分支，都逃不掉根本的逻辑“用户需求-解决方案-商业模式-增长路径”。 我们可以试着拿来套一下，用户需求是信息获取，解决方案就是通过搭建平台并引导作者投稿满足用户信息获取需求，商业模式是通过各类广告、电商等实现收入增长，增长路径就是上述所涉及各类角色的体验持续优化，带动业务盘子不断扩大。 明确了业务运转的根本逻辑，接下来就看，分析到底在分析什么。依然回到业务本身，业务每天在干什么？怎么每个业务都这么多人？大家在忙啥呀？ ‼️增长，增长，不顾一切地扩张；提效，提效，忘乎所以地迭代 所以你会发现，业务初期我们做的任何分析，几乎都在解决业务某个方面的增长问题；业务平稳甚至进入瓶颈后，做各类精细化运营，是为了提效。依然以为例，要分析用户需求，以及更重要的，用户需求是否被内容、功能满足好了；要分析作者需求，看作者需求是否被用户反馈、平台运营、创作功能等满足好了；要分析商业变现效率，找到收入增长的路径和卡点。 这就是数据分析师的分析对象和分析目的，说明白了其实没有很复杂。希望这样拆，能让大家更能具象地了解这个岗位的工作重心。所谓指标体系、异动归因啥的，也不过是完成上述工作的手段，它所依附的业务逻辑，才是数分真正要看清楚、想明白的