数据分析师的日常

刷到一条小红书，写papi酱要招人了，在一堆短视频编导JD里赫然发现「数据分析师」，JD还有统计建模、机器学习？hello？？？这JD不是抄的吧…

做数据的本能：有个xhs说有人在上海春节期间上门喂猫赚了16万，我的第一反应是算了一遍数证明给他看常规情况下不可能。

我有一个在密歇根州立读美本学金融的朋友准备回国了，刚毕业一年，想找数据分析相关的工作，人很机灵，我感觉web3/AI都能干，大家有在招人的可以联系我呀～

用cc处理工作上的数据分析，尝试多开线程。
干了一下午 感觉极饿+脑子要废了 😵
AI 时代我的前额叶才是最重要的 T T

请教一些PUA话术

虽然但是
现在处理的数据脏得要命
洗个半年的数据要洗个半天
还得挖掘历史背景问左问右
才能洗明白（不要问为什么半年的数据要重新洗）
😅
还得从上游数据规范化，
或者更上游需求把控理清楚？

中国1月官方制造业PMI降至49.3，去年12月份为50.1。

数据分析师最重要的能力是解构和抽象。
首先是解构，其实也是遇到问题的思考模式，问题价值是否和业务目标匹配，从哪些方面拆解问题（这里涉及的比较多，有需求、策略、甚至环境层面），逻辑是怎么递进的等等。
其次是抽象，经过一层层抽丝剥茧后，呈现的是各个维度的、全面的信息散点，需要以更高维度的视角总结规律，归纳共性形成结论。

技能焦虑：不会SQL/透视表如何做好数据分析
做体验分析的你，是不是看着同事随手写SQL、用透视表扒数据找趋势，自己连Excel基础公式都搞懵，被数据洪流淹得找不到北… 其实我之前也这样，但后来发现，真的没必要死磕工具！

真正有价值的体验分析，从来不是比谁工具用得溜，而是能看透用户行为、找到体验痛点——工具只是辅助，懂逻辑才是王道✅

❶ 先定目标，别被数据吓住
❷ 低门槛工具，新手也能上手
❸ 用「行为拆解」替代SQL
❹ 可视化才是王道，拒绝复杂公式
❺ 记住：洞察优先，工具其次

数据分析师🧮，到底叫DS DA 还是BI 商分？
或者还有其他叫法吗？

感觉fancy程度：
数据科学家（DS）>商业分析（商分）≈商业智能（BI）>数据分析（DA）

BI我以前叫得最多。