数据分析师的日常

感觉公司的基因和各职能的能力高低，都是双向匹配的。

在运营老板强势的公司，uplift都要被解释成小学生能听懂的策略，线上最多也就是分人群策略。

但又因为所有的东西都需要可解释性，所以离业务近的反而比离算法近的有优势。

只要能懂业务，接触到关键课题，很多数据挖掘的工作也都是分析师来做。

在算法强势的公司，底层全是算法。想搞明白一个业务问题，就会发现关键链路全是算法黑盒。

而且当所有人都在看怎么撬动大盘收益，产品优化的方向也早就脱离了目标人群+场景的分析，数据分析的空间也被上下游挤榨得一干二净。

没啥业务知识壁垒的地方，必须把算法链路搞清楚才有发挥空间。

麻了🤦‍♀️

去年还是金融行业工资涨得多，平均涨了 2w+

圈出来这几个数分别是总体抚养比，少儿抚养比，老年抚养比，总体是 2010 年至今首次下降，全靠少儿的降低，老奶奶抚养比依然在增长

——数据来源 2024 年中国统计年鉴

发现做数据分析带给我了一种思维：虽然我当前不知道答案是什么，但我知道通过「实验+反馈」的机制我会figure out

这个数据可视化效果很有趣

AI时代如何做数据分析？

基于前段时间在公司内部做的AI数据分析分享活动的PPT写了一篇公文，本来想写成一篇，但是内容太长，拆成了上下两篇，此为上篇。

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工作中常见的几个错误数据认识
1.量率不结合

2.周期选取错误，或者不考虑周期

3.对量级没概念，习惯性的夸大量级

4.不会比较，结论缺乏参照物

5.简单归因

6.数据源错误

7.只考虑数据的定量维度，钻在几个数据里面出不来，不考虑数据产生的定性原因*

*很多问题不需要看数据就能知道什么原因，结果性数据指标只是结果，对着结果盯着看没有意义。

如何快速提升数据洞察力？

公司的数据分析大佬厉害了
一个月六十多个点的收益

准备从前端转数据分析了，在jobsdb上看了下发现香港这边还是数据分析岗位多些，有什么推荐的资料吗，提前谢谢各位即友～