一个有三年工作经验的优秀数据分析师所具备的能力有哪些？怎么衡量？从哪几个方面？
谢邀。 我看下问题日志，要不题主你考虑来我们公司？保证活多得你干不完。考虑一下？ 根据我的了解，题主的工作内容是偏数据工程师一点的，不过题目是问的是数据分析团队，所以就我有限的见识，抛砖引玉讨论一下数据分析团队如何给自己找活儿干。 为方便说明，这里以知乎为假想例子（也就是说都是我瞎掰的）。 比如说以用户注册过程为例，主要包括潜在用户通过某种方式到达知乎注册页面（比如说搜索，或者朋友圈分享的答案、文章），开始注册流程（邮箱注册？电话注册？），注册成功之后的一系列动作，比如关注了哪些话题、是否更新个人资料，是否有进一点互动（比如说点赞或者答题）等。 1. 数据报表 (dashboard report)题主提到“各方面数据看板已经做得很完善”，那么可以试着从以下几个方面入手？ a. 不同维度的完善比如说现在报表包括了注册整个过程的数据，那么是否有按用户性别、年龄等，地点（国家），使用设备（Andriod, iOS 等），来源（搜索引擎？朋友圈分享？微博分享？），注册方法（手机号？邮箱？）等来做分类呢？ b. 数据的时间精度我们知道微信公众号是提供每天的数据追踪的，如果能够有更精细一点的数据，比如说按小时的，是否会提供更多的信息呢？以上面知乎注册数据为例，有每天的数据当然很好，但是假设现在半夜 12 点突然因为某些原因不能通过手机号注册了，而且只是在页面端有这个问题。如果没有时间精度更高的数据，而只能看每天的话，那类似这样的问题可能就没法发现或者需要过一两天才能发现了。 类似的，比如知乎日报想看每天几点推送效果更好，可以尝试在不同的时间段推送，然后看每天的阅读量、互动等，但是如果能够实时看推送之后的效果，自然比看每天的数据更有说服力。 c. 数据的完善度理论上来说数据永远只能部分代表实际情况的，不可能把所有情况都一一记录下来。比如说在记录用户注册的过程中，是否记录了用户注册失败的情况？比如说用户名已经存在？用户名已经存在的情况下，是用户忘了密码呢？还是本来应该点登录的，结果点成注册导致失败了？注册失败之后下一步动作是什么？假如有这些数据，可以带来什么分析结果？ d. 数据的可靠性数据并不总是 100% 可靠的，那么如何提高这个可靠性？如果建立一个大家都可以用、都可以信任的数据系统？当然这更多是属于数据工程师的活儿，跟数据分析有点差别。但是另一方面来说，数据分析过程中也是可以发现一些数据存在的问题，提供反馈进一步改进的。 2. 开拓性数据分析 有完善的数据报表是一件很好的事情，但是绝不能止步于此。 a. 给业务团队提供方向业务团队应该有自己的想法接下来应该做什么，或者说至少有个大致的想法，同时数据分析在这里也能起到很重要的作用，有时候是确定哪些项目比较重要，影响力比较大，有时候是找到新的方向。 比如通过数据发现，注册错误里有一部分是因为用了海外的手机号，导致无法收到确认码，那么就可以考虑如果解决这个问题了。还有一部分是因为用的邮箱收不到确认邮件导致注册失败。假设现在工程团队资源有限，只能干其中一个，如何确定优先级？ 再比如说数据分析发现很多文章浏览量来源于微信朋友圈，那么添加通过微信登陆的功能，有什么好处，又有什么坏处？ b. 了解用户 数据分析可以改进产品，很多时候可以通过分析用户的行为来得到一些想法。比如说对比一下文章和答案的赞数和评论数会发现，有一些文章和答案的评论数/赞数非常高，说明在评论里有很多互动，但是赞同文章的人却很少。再进一步分析可能发现，有时候是因为读者强烈反对文章或者答案，所以评论区很热闹，有时候是因为大家在评论区里聊天，如此种种。那么这些信号是否能够用在知乎时间线的排序上？是否有必要给文章也增加“反对”的按纽？是否有必要给评论也排序而非单纯的按照时间来？ c. 设定目标 跑过马拉松的人可能都了解领跑者的重要性（我没跑过，别问我怎么知道的），因为有人在前面带节奏，跟着合适的目标按照适合自己的节奏跑就可以了，不至太快跟不上，也不至于太慢而没有发挥自己的潜力。 数据分析也可以起到类似的作用，给团队设定一个合适的目标，而不是脑袋一拍，能不能完成天知道的。有时候目标设得太高，团队拼死拼活也完不成，有时候又目标太低，不能发挥团队的潜力。 3. 数据基础架构 (data infrastructure) 这方面可能也更多的是数据工程师的职责，不过数据分析团队也是可以在其中发挥一定的作用的。 a. 方便团队做测试 比如说是否有系统能让工程师们方便的做测试，不需要专门的人来做 A/B 测试的数据分析？ b. 方便团队使用数据 比如说产品经理要看这周和上周的对比，一些常用的数据是否可以直接有报表呈现。如果有某个特定的方面需要进一点查看的，是否有好用的 UI 点几下就可以？如果产品出现什么问题（比如说注册页面挂了），是否有系统能够及时报警，并且能够快速查明原因？ c. 自动化分析 比如说写个程序把一些常用的分析过程给自动化了？ 这个回答下的思路就很好： 暂时就想到这些，不过我还是想不通，俗话说得好，产品经理动动嘴，数据分析跑断腿（开玩笑的，产品经理不要打我）。 贵司的数据分析团队怎么会轻松没活儿干呢。。。要不来我司试试看？