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  13*******12 2023-05-02
  我所见过的最厉害的数据分析师跟你所描述的恰好相反：论业务理解不输产品运营，实际上业务推动上谁推谁还不一定呢；算法模型？我见过的分析师不少都是统计数学类的专业，像推荐算法这样的当然不搞，但做做业务的数学模型没啥问题。我曾经呆过的一家公司的数据团队里面还有人出书来着。
  
  实际上数据分析这个职位对这类人的限制真的不大，产品运营什么的完全看他们想不想做而非能不能做，毕竟连相关职位的那点限制都跨不过去也很难称其为优秀了，顺便高级点的数据分析师的面试其实真的会涉及到好多业务层面的东西。
  
  核心竞争力的解释就很简单啦，就是分析结果的落地和产出。
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  13*******39 2023-05-02
  同样的情况，在一个有经验的数据分析师看来则完全不同。 在活动初期，数据分析师会问这次活动的目标是什么，活动所面向的人员是哪一批人，为什么要做这个活动。比如是一个促复购活动，由于活动的资源是有限的，所以数据分析师则需要数据分析和数据挖掘找出来，具体针对于哪一部分人群进行活动，可以使得复购率最高，或者最有概率达成复购。于此同时，要基于目标推导出在活动的过程中所需要监控的数据指标，在活动进行的过程中，则需要随时沟通活动的基本数据以及一些异常的数据情况，通常要做到每天至少一个数据分析会，对于当天的数据进行分析并基于数据对第二天的活动进行微调，（会议的发起人和组织者要是数据分析师）。最后，活动结束后，分析师也要基于活动的目标和KPI,对活动进行分析，分析的目的是总结优势和不足，以便敦促运营人员在下次的活动中保持优势部分并且改正不足的部分。 这样达到 数据驱动运营，而不仅仅是一个数据提取的工作。
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  19*******69 2023-05-02
  数据分析是一个相对比较综合的岗位，所以对人的综合能力要求也比较高。 楼主提出的问题，算初入这个行业会碰到的比较常见的问题，也是很多数据分析师都会遇到的问题。
  
  我认为数据分析师的核心能力还是数据的理解和运用能力，数据的理解是本质是对业务的理解，数据的运用则是对于数据分析和挖掘技术的运用。
  
  拿楼主说的业务理解能力来说，运营在做活动的时候其实是离不开数据的支持和驱动的。在这个层面上会考验数据分析师的业务能力。如果是普通的数据分析师往往会被运营人员驱赶着不断的进行各种数据的提取，就如楼主说的每天都在做“简单的取数和报表”。而有经验的数据分析师则是不断的引导运营人员，基于数据告诉运营人员应该怎么做，这就到了数据驱动运营的层次，而不仅仅是支持运营。
  
  举个例子，公司做一波运营活动，普通的数据分析师往往会等着运营人员来提需求，即活动期间需要监测什么数据，活动进行过程中间隔多久要提取一次数据，活动结束后要给一份分析报告。但是往往运营人员所提的数据需求都非常的笼统，甚至更多的时候是在活动结束后，才开始提数据需求，直接要数据，而此时数据分析师再介入的话，则会非常被动，甚至很多所提的数据需求已经没有办法完成了。