电商数据数据分析师修炼大法——九数云BI

电商数据数据分析师的日常工作有哪些？该如何进阶？首先我们先了解一下年薪20w、50w＋的数据分析师有什么差异？

年薪20w的数据分析师：

1、一般是工作经验1-2年以内的初级数据分析师；

2、工作以数据支撑（取数工具人）为主，可能会做部分专题分析的工作；

3、主要是"打辅助"，暂时无法独立承接复杂分析需求。

年薪50w的数据分析师：

1、一般是工作3年以上，已经有一定的业务分析经验沉淀；

2、能独立主导和开展中大型的分析项目；

3、面对复杂问题，能快速拆解分析，并给出能落地的建议。

想要成为一名年薪 50 万以上电商数据数据分析师，就必须要有这些基本的技能！

1、业务思维

需要对业务有深刻的了解，也就是要能了解一个公司运行的逻辑，了解重要业务所反应的重要数据，并能做出解读、执行和业务上的建议。

为什么要懂业务？

很多新手会好奇：做数据的，明明用的是 SQL 、 Python 、 BI 工具，学的是统计学、运筹学、算法，为啥要懂行业呢？这里有三个重要原因。

要分析的问题，从业务里来。

日常分析的问题，经常是：

起码得先知道：

才能分析出原因，不然怎么分析呢？

要使用的数据，从业务里来。

传统企业一般都饱受数据缺失之苦，大量的业务数据是销售们口头聊出来的，无法准确收集，自然无法像互联网企业那样做转化漏斗分析。

选择分析方法，要贴业务实际。

很多新手不懂业务，胡乱分析。

比如有人发现二月份销量很差，得赶紧改进！实际上却是二月份过年放假，连这点业务常识都不懂。

总之，不结合业务，做数据分析的就和古代的酸秀才一样，满口之乎者也，办事百无一用。

2、资料分析

数据分析实际上包含了两个方面，一个是数据分析的思路框架，另一个就是选择和运用数据分析的工具。

第一，数据分析的思维方式，指的是你在面对一件事情的时候，所要做的，并不是单纯的从数字上来看，而是要有一个合理的逻辑，有一个目标，带着思路去分析。

第二个问题，就是如何选择和运用数据分析的工具，这就要看你的公司需求了。

对于那些传统的公司，或者是小型的创业公司来说，其实他们的用户量并不大，如果没有庞大的数据，或者是想要节省成本（购买数据库的费用），他们就可以使用 Excel等工具。

但是对于那些大公司来说，他们的电商数据数据分析师就会从数据库去提取数据，就会用到SQL，或者特殊的行业，比如说银行，不论从数据规模还是从安全来说，都不会去用Excel这些工具了。

从一开始，我们就会从你的定位出发，然后根据公司的需求，进行补充。

3、逻辑思维

第一条，关于概率逻辑，需要对统计学有一定的了解。如果你不是数学系的学生，那么在实际工作中，你还需要学习一些基本的统计知识，然后再到具体的工作中去深入。

第二种是逻辑推理思考。事实上，数据分析与任何一种分析的背后逻辑都是一致的，都是一次又一次的假设，一次又一次的推理，一次又一次的验证的过程。

逻辑思维能力，是一个很难掌握的技巧，是一个长期的学习过程，所以在刚开始的时候，有不少人会犯糊涂，这是很正常的事情。

但最起码，你要知道自己是喜欢做这种研究动脑的事情，如果不是，那也很难做的长久，做的出彩，因为很费神。

4、数据资料的呈现

你会发现，我们很难通过口头解释来表达自己的意思，但有了一幅画，你不需要解释，所有人都能看懂。

可以看出，把数字信息转换成图像信息，可以极大地提升资讯传播的效果。

因此，我们在完成了对数据的分析后，还要把数据资料转化为数据报表。

5、使用者的想法

“用户思维”指的是使用者的视角。换位思考，它指的是能够设身处地的去思考、去做事的能力。

不只是电商数据数据分析师，只要是跟业务强相关的工作，比如市场营销，商业咨询等等，是非常重要的。

说的直白一点，就是要懂行业、懂用户、懂领导，把你的数据报告，分析结果成功地营销给受众。