新手上路指南｜數據分析師，剛到職要做的三件事 - BetweenGos

如果在一個比較複雜的業務環境，光是熟悉比較常用的表以及摸透表之間的關係，就可以玩三個月了（剛好是一個試用期）。

更何況很多公司的數據庫又髒又亂永遠 ... MenuBetweenGos職涯服務特別企劃擺脫卡關計畫#OL偷閒日常#再一次改變#你給自己打＿分#出走世代轉職企劃新鮮人專題【優勢思維】線上課程人物專訪職涯發展求職面試職務分類拆解行銷PM業務海外工作創業文字工作者轉職職場心理學職場穿搭上班穿搭中性穿搭美妝保養生活風格OL下班看什麼情緒放鬆拜訪小公寓美麗空間創意靈感輕旅行七月"YellowProject"駐站作者駐站作者SLASH才女專欄HomeCareer11月了，相信不少剛出社會的新鮮人也都找到了心儀的公司加入了職場。

（因為我這也陸續出現了幾位新人……。

）加入新公司，都想要快點產生價值，想著研究所學了這麼多技能，會用R/python，算法也難不倒我，時間序列、回歸分析、聚類分析等數學理論與代碼隨手捻來。

指望著一進公司就做出超屌的事情……。

然而作為數據分析師，相對其他職位往往是最難直接體現經濟效益的。

相對設計、前端、後端，一個產品的頁面設計好不好看，頁面展示有沒有正常，功有沒有bug，這都很容易衡量。

一線的客服耐心的解決客人問題，銷售、管道管理、門店培訓培訓一類馬上關乎到公司獲得的鈔票。

數據分析呢？所以……先別想這麼多了，花點時間好好把基礎掌握牢固，我認為可以從以下三點出發 查看部門以往文檔跟分析報瞭解產業的運營模式與流程熟悉常用的數據表與任務流 這三點要花多少時間呢？我也回答不出來，要看產業複雜度、你對產業的熟悉度、公司業務複雜度來決定吧。

如果在一個比較複雜的業務環境，光是熟悉比較常用的表以及摸透表之間的關係，就可以玩三個月了（剛好是一個試用期）。

更何況很多公司的數據庫又髒又亂永遠是個謎……。

對了，這篇是針對數據分析師。

如果工作內容是明確的算法工程或是數倉的，不適用喔1.查看文檔，尤其是以往的項目或報告查看過往的文檔，了解部門之前做過哪些事。

如果是項目，可以了解項目背景，數據量在什麼範圍，用了什麼方法，問題被解決到了多少的程度，部門內部彼此分工或是與部門外的協作方式。

如果有月報或任何分析報告，就好好閱讀，了解前輩的分析思路、分析框架。

了解基本觀察指標有哪些，指標數字大概落在什麼水準？歷史趨勢的波動哪裡高？哪裡低？（代碼要來看更好）除了對對公司整體環境有基本的了解，可以作為日後分析的交叉對比，判斷自己的數字是否合理、解析這個數據代表著什麼？2.瞭解產業的運營模式、內部流程之間的流轉、包含規則與名詞定義數據的價值，簡單的說，就是透過客觀的數據解決業務方的痛點，痛點可以是運營策略建議、也可以是單純要有數據來衡量效果，因此我常常強調，分析師要比業務更了解業務。

如果數據不結合具體的行業、業務知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。

是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數據驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。

了解運營流程，可以幫助我們形成「面對問題的分析思路」，從更上游的環節來思考與找尋原因。

運營規則，也會影響到取數數條件，或是分析結果的解讀。

舉例來說，註冊規則由「一個手機號只能註冊一次」開放成「一個手機號可註冊多用戶」，那註冊用戶數變高就不是什麼稀奇的事了。

雖然行業、業務的知識是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，但還是有入手的方向：問老闆，尤其內部規則類的，應該多少都會有整理文檔向業務部門多請教，多溝通。

數據分析師與業務部門沒有利益衝突，而更向是共生體，所以如果你態度好，相信業務部門的同事也很願意把他們知道的告訴你。

Google或瀏覽行業相關的網站。

看看行業都發生了什麼，主要競爭對手或者相關行業都發展什麼大事，把這些事與你公司的業務，數據結合起來。

3.熟悉數據表與任務流你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。

連表結構跟數據字典都沒熟悉，是要分析什麼呢？基本要求是看到某個數據，你很清楚的知道，這個數據的統計口徑是什麼？是從哪張表取出來的？例如「新會員」是什麼。

第一次在使用某產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發展業務接觸的會員？時間是通過創建時間，還是業務完成時間？完成時間是下了單就算，還是要成功支付？一個任務流包含了資料獲取-清洗-存儲-開發-維護，每個環節上都是誰在負責，情况如何？畢竟髒數據越少，你花在數據校驗的心力就越輕鬆。

最後，分析工作的第一步都是從數據庫中提取數據，公司的數據都放在資料庫中，如果一名數據分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。

數據分析系列1：談談數據分析的眾多Title數據分析系列2：數據分析的一週工作日程數據分析系列3：身為資料分析師，你該如何展現工作中的價值？數據分析系列4：如何量化職場規劃？我這次的轉職規劃與Offer選擇數據分析系列5：為什麼要關心資料來源？談談埋點數據的陷阱數據分析系列6：精選幾個資料分析的學習資源數據分析系列7：數位化決策轉型與企業文化的一些思考數據分析系列8：中山大學經濟所職涯座談(ㄧ)：”了解自己”的重要＆我怎麼成為數據分析師數據分析系列9：中山大學經濟所職涯座談(二)：想從事資料分析？你需要具備這8個能力數據分析系列10：中山大學經濟所職涯座談(三)：讓資料變商機—資料分析在我們生活中的應用數據分析系列11：面試時，資料分析師該怎麼準備作品集？數據分析系列12：2018年終工作總結(數據分析師)數據分析系列13：數據化運營中玩過的分析項目數據分析系列14：聊聊數據指標體系數據分析系列15：用戶畫像很重要，那你知道是怎麼畫出來的嗎？※本文摘自部落格「ROCKDATA|玩搖滾的數據人」作者邱國欣(AndyChiu)※ 也推薦你看看：《數據分析師正夯！5大關鍵技能一次解析》《面試上了，然後呢？到職30天內，請一定要做這7件事》《臺灣女生前進Tiffany總部！90後才女April：「身為外國人，數據就是我的武器」》若你正在工作中遇到任何卡卡，點擊看更多BetweenGos職涯服務，陪你把職涯走得更順利～一天一點靈感，獻給知性的你！現在就來follow我們的IG： 給你更多美好提案！陪你把職涯走得更順利！Career職涯優勢諮詢｜將蓋洛普天賦鍛鍊成你的職場優勢Career一對一職涯諮詢｜邁出適合你的職涯下一步Career台灣微軟與104攜手推出「旭日計畫」，進修8大免費課程，成為搶手數位人才！CareerBetweenGos職涯探索工作坊，破解你「不知道做什麼」、「工作迷惘卡關」的職涯困境Career離職信怎麼寫才得體？2個大忌，千萬別犯！成長最快的職場社群，按讚一起加入！成長最快的職場社群，按讚一起加入！線上課程：優勢思維，找到你的職場定位不確定下一步該怎麼走，推薦你看看RelatedPosts數據分析師正夯！5大關鍵技能一次解析找工作沒方向？用這招「四象限求職表格」，不再當迷途羔羊！舊的專案還沒去，新的就來了！三個小技巧，不慌不亂把新任務從容做好×CloseSearch