数据运营的工作内容

如题所述

从工作岗位上看,数据团队为各业务部门的数据支持方,团队内成员主要从事数据采集、清理、分析、策略、建模等工作,支撑整个运营体系朝精细化方向发展。常见的岗位包括:数据分析师、算法工程师、爬虫工程师、ETL工程师、数据挖掘工程师等。从工作内容来分,我们将其归纳为数据治理、数据分析挖掘、数据产品三个层次:

数据治理:数据治理负责数据系统的架构规划、数据的标准和规范化作业、数据的权限管理,保证数据的安全性和可用性,定义各业务口径的数据标准,构建数据集市和底层数据架构,输出支持到分析人员应用的数据字典。
数据分析挖掘:数据分析师数据运营的重点工作,其核心是业务方向的数据分析支持。主要包括:
对业务活动进行效果评估以及异常分析,如异常订单分析、异常流量分析、挖掘业务机会点,给予运营方建议及指导。
手机整理各业务部门的数据需求,搭建数据指标体系,定期向业务部门提交数据报表,包括日报、周报、月报等。
数据价值挖掘,如基于用户行为数据建立用户画像、建立RFM模型对客群进行聚类营销
助管理层决策,对问题进行定位,输出可行性建议,辅助管理层进行决策。
数据产品:负责梳理各部门对数据产品的需求,规划报表并优化报表,协调数据仓库的开发资源保证项目按时上线。将数据分析部门建立的挖掘模型、用户画像等数据模型做成可视化产品输出。企业内部常见的数据产品包括数据管理平台和自主数据提取平台。其中数据管理平台支持运营日报查看、实时交易数据查看、业务细分数据查看;自主数据提取平台满足业务方对更细微业务数据的需求,解放数据提取人员的重复性工作
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2020-11-25
1、 设计数字化运营指标体系,监控数据指标,通过数据及时发现业务异常,并产出数字化运营分析报告,分析业务状况。

  2、 数据分析。根据业务主题,独立设计数据分析报告,抓取数据并进行分析,并最终产出数据分析报告,如用户画像分析、运营效果分析、线上活动分析、用户生命周期研究、竞品分析、产品销售分析,等。

  3、 制作部门数据报表,对数据可视化方面有经验,能够设计美观的数据报表。并能够使用常用的BI工具进行数据可视化,如tableau、PowerBI,等。

  4、 负责部门数据平台、业务数据的准确性测试,对数据敏感,能够从数据逻辑层面发现数据异常,并从逻辑和技术的角度提出数据验证方案,并进行验证。如果数据出现异常,及时与相关部门沟通解决。
  5、 具有Python开发经验,能够进行数据自动化报表的开发,其中涉及到数据爬虫、数据清洗、数据入库、指标加工计算、数据图表绘制,等,对前端开发也有了解者优先。

  6、 科技产品数据埋点的设计,与研发和外部门沟通协调并推动研发落地。

  7、 承担其他数据工作(如数据指标梳理、数据提取、数据文档编写,等)。

  8、 完成领导交办的其他工作。
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