2018年終工作總結(數據分析師)

究竟今年忙了些什麼?

今年是在大陸的第一次轉職,踏入職場開始,分別從事過數據分析、PM及市Marketing,現在又回到了數據分析的領域。

這次轉職的心路歷程實在太苦了(參考文章:我這次在資料分析的轉職規劃與Offer選擇),因此年底仔細的Review了這一年的工作成果。到底搬了多少磚?忙了些什麼?

(恩…看看自己工作成果簡述,感覺還真的滿忙的…)

關於這篇文章:
1.單純自己做個紀錄,沒什麼想說的 
2.只整理了有成果的部分,其中像是數據質量校驗,數據邏輯溝通、指標定義等過程不計入。 
3.負責小程序、商業化、知識付費三個業務。工作內容我自己分類為:
 (1)短期數據需求(Jira)、(2)BI看板搭建、(3)專項分析。

梳理一年的工作,為自己來年做好規劃。

一、JIRA:

9個月處理了75個Jira。前三個月試用期都是一些林林散散的需求,轉正後(6月)確認了負責業務範圍後,這時業務方會直接來找人,需求明顯增加。到了9月因為接近Q4,需求達到高峰。

從業務類別看,微信小程序是中國目前最受關注的項目,需求佔比最高(36%);商業化跟公司本身產品策略&營收有關,若把商業化&插件/產品都加起來,佔比也到了31%(占比第二高)。

二、BI看板:

搭建了24個Dashboard。因為商業化整個鏈路很長,從獲客、付費訂購、產品使用、活躍度、增值服務使用,到續費/流失…各種轉化&用戶行為都可以監測,在這反而是商業化的看板搭建了最多。

三、分析項目:

5個分析項目。小程序跟商業化各一半,其中有公共版小程序&套餐策略確實做到數據驅動業務,朝著心中預期的結果落地並執行。

四、展望2019:

  1. 小程序、商業化、知識付費三個項目,分別都是17年底開始發展的,基本數據都還在完善中。今年已花了大量時間在Jira跟看板搭建,在基礎數據已完善的前提下,2019年能夠展現更深層的分析價值。
  2. 要展現更深的數據價值,技術能力也要再提升,所以我的機器學習要由掌握提升至熟練,尤其是數學原理
  3. 業務發展得很快,許多發展策略需要了解很多商業跟產業的知識、因此要加強輸出對業務的想法、社會的觀察等。至少每季做一次團隊內分享。

數據分析系列一:談談數據分析的眾多Title

數據分析系列二:數據分析的一週工作日程

數據分析系列三:身為資料分析師,你該如何展現工作中的價值?

數據分析系列四:如何量化職場規劃?我這次的轉職規劃與Offer選擇

數據分析系列五:為什麼要關心資料來源?談談埋點數據的陷阱

數據分析系列六:精選幾個資料分析的學習資源

數據分析系列七:數位化決策轉型與企業文化的一些思考

數據分析系列八: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的?

數據分析系列九: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

數據分析系列十: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

數據分析系列十一:面試時,資料分析師該怎麼準備作品集?

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