题图与内容无关，骗点击的。。。

其实这是回答我知识星球一位读者的问题，但恰好也是我现在在做的事情，所以想想，可以写一篇文章分享一下。

数据分析团队的工作方向，按照阶段分为如下目标。

1、提供准确、可靠、及时的基础数据支持。

听上去是废话，其实不容易。

比如，

数据埋点是否严谨，是否完整。

数据定义是否清晰。

是否有合理的数据清洗和数据过滤。

如果日志里有大量机刷数据，爬虫数据，以及其他噪音数据，基于此去做业务分析和判断岂不全都是坑。

2、为业务线提供可靠的数据工具和支撑。

比如，业务线需要知道投放成本，转化收益。

比如，业务线需要比对不同策略的转化率差异和留存率差异。

比如，业务线需要评估运营活动的成果和投入产出对比。

3、及时预警业务数据的异常波动，并有效通报。

比如实时访问量突然瀑布下跌，能不能在5分钟，10分钟内及时预警并通报有关负责人，而不是等第二天别人起来看业务报表才知道。

早一分钟发现问题，解决问题，对很多平台来说，价值都是巨大的。

4、对业务数据的异常波动，提供快速有效的解读能力。

重复过很多次的，对比、细分、溯源的能力。但细节就是，细分维度，细分粒度够不够，能不能对常见问题快速进行标定。

快速发现存在业务问题，能不能快速定位到具体问题，只有快速定位，才能快速有效解决。

对业务数据波动有怀疑，找研发配合，一个礼拜后给数据报告，这效率对竞争环境来说，就是致命的。

5、挖掘潜在的业务机会，为业务决策提供辅助，建议，和参考。

比如通过对用户群的深度挖掘，更深入理解用户价值和用户特征，为商业模式的调整提供建议参考。

当然，以上未必完整，不同公司的数据分析职责也有不同，比如关键业务策略优化是否属于数据分析，其实在不同公司，可能设定都不一样。但即便策略优化不属于数据分析团队的职责，数据分析团队也有参与效果评估，提供效果对比工具的职责。

以上大体五点，很多对数据分析方向有兴趣的人才，都想着去做第5条，都想着去给老板做业务决策的建议和支持，但说真的，很多数据分析团队连第1条都没做好，连最基本的数据完整性，可靠性都保证不了，这种情况下谈决策支持，不是空中楼阁，纯扯淡么。

路一步步走，饭一口口吃，前几步做好了，就已经很不错了。

那多说几句，假如说已经有成型的平台，成熟的数据团队，日常做什么呢？很多人习惯于等任务，等其他团队提需求，等别人来告诉自己，需要什么，然后一套方法论，提供数据，觉得自己棒棒哒。当然这样也不是不对，但你要想再上一个台阶，这肯定是不够的。

要对自己的业务有兴趣，你做数据是为业务服务的，你对公司业务是否足够好奇，是否希望通过数据去满足好奇，寻找答案，这就很关键。

你要主动去用已有的数据工具，数据平台，去查阅业务数据情况，并试图解答这里的疑惑。

我发现，只要我把数据平台用起来，经常可以发现很多问题，为什么可以发现，其实很简单，发现业务数据和我理解的业务逻辑，业务常识不一致，那么怎么办，深挖。

一种可能，数据定义有问题，或数据生成逻辑理解歧义，交互问题。

一种可能，数据噪音太大，数据清洗缺乏，这是技术问题。

还有一种可能，无法找到合理解释，说明什么，数据的维度拆分和数据的深挖能力不足，这也是交互问题。

问自己一些问题，如果我想知道这个涨跌背后的原因，我首先要看什么细分数据，自己想明白了，数据交互的逻辑就出来了，数据产品设计的目标就出来了。

如果分析师只会在别人的要求下按部就班的做数据，我个人认为，这种分析师的职场天花板上不去。

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另外，最近淘客公园的老胡一直在鼓吹“群买买”，虽然说我没打算靠这个吃饭，但是新鲜的东西还是想躬身入局试一下，到底这个模式是怎么玩的。所以自己也开了一个账号，试试水，没兴趣的童鞋忽略即可，与本文无关。

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