数据运营的工作内容

Question

如题所述

Answer 1

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

Answer 2

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。