数据分析师的日常

今天做了六七个小时的数据分析
买了zhipu的max年费套餐 一年4500，基本上对我来说是无限token了目前是claude平替，体验还行
在新用户留存上找到了一些之前没概念的新规律，还是很有成就感～
另外配置好了claude.md文件，现在还解锁了自动保存对话记录的功能，opc越来越强了啊
缺点就是人脑功率有限，有点over了，的确干不了更多工作了

我是不是太着急了，和ai研究以前做的功能的数据，见缝插针研究，两天研究了一条。
因为越问越复杂，越问越觉得不简单。
要搞清楚，场景，人群，状态，界面，数据指标，口径维度。呜呜呜，又是要我自己研究。
也不知道上班干活都在干啥。真没有人教，也是醉了，谢谢AI。
反正就大概整明白一条，也不是100%熟练那种。

不过我又和AI聊了聊，我删了一条。
因为证明自己做很多事情，或者是做过一些可能自己没做过的事情——这件事情是没什么意义的，对我现在来说。这个东西背后反映了我的某种焦虑和欲望吧。
AI说的对，当被焦虑推着往前走的时候，动作就会失真和变形。

所以我把那条删了，因为我觉得那条没有什么价值和意义了。

然后我突然又在反思这不就是极简生活吗？只有把不重要的东西去掉，你才能知道什么东西真正重要然后你的思维高度，或者是你对于美的感受，生活的感悟才会变得更好。

可能所有的东西都是这样的吧。

做'驾驶舱'的时候发现一个事👀

用户要的不是"看数据" 而是"懂数据"

打开页面就能看到结论
有疑问能立刻追问
你还没问出口，它就把下一步该追的问题列好了

所以我们现在做的：
不是再堆一个数据展示页
而是给看板装个"真正懂业务的AI助理"

关键是让它真的懂
怎么做？接入不同领域的Skill
就像给AI装上一个个专业大脑

数据分析的终点
可能不是更炫的图表
而是一个能跟你真正对话的伙伴

在做一款原生 Mac 数据工具，解决一个困扰我很久的问题。

作为数据分析师，我的日常是：
1. 拿到脏数据（重复值、缺失、格式混乱）
2. 写 pandas 清洗
3. 写 matplotlib/seaborn 画图
4. 整理成报告发给老板

80% 时间在重复劳动，真正分析的时间被压缩。

这款工具想做到：
✓ 拖入 CSV，自动识别数据问题
✓ 中文描述需求，AI 生成清洗逻辑
✓ 一键出 EDA 图表（分布、相关性、趋势）
✓ 自动排版成可交付的报告

全部本地运行，数据不上传。轻量、快速、隐私优先。

不是 Tableau 的竞品，而是"快速看看数据"的专用工具。

几周内上 TestFlight。关注获取更新。

产运同学最稀缺的能力是复合人才（PM=产品，DA=数分，两者整合在一起的）
PM提出假设-> DA验证实验->PM+DA一起下钻->PM进一步假设->DA进一步验证…… 以此反复，螺旋增长

组织上的问题，大家无法定义问题和提出假设：
没能力提出来+自己没想清楚（主要原因，要经验）
数据仓库不支持（安全隐私拿不到，或者没埋点）
数据挖掘不够深（没有专业的数据洞察下钻能力）
试验周期长且不置信，A/B、画像系统挫（基建）

数据分析，古典互联网主要分为：
涉及数据架构的：Data Scientist——CS EE专业
业务数据分析的：Data Analyst——数学 统计专业
整个经营分析的：Business Intelligence——商学院
AI来了之后，只要你有好奇心、生活洞察、细腻感知 和批判性思维，可以直接和AI口喷追问。

如果JD的能力项对应的都都是Agent可调用的Skill，那分析师的价值是什么？

最近把自己的一些基础技能都封装进了Skill里，包括异动拆解、指标体系搭建、贡献度计算、目标计算、因果推断等等。然后发现这部分关于「数据分析」的能力，正是对应JD和简历上的技能项，如果这部分技能能够被Skill取代，那分析师的价值在哪里？
「理性与逻辑」AI很擅长数据处理和可视化，可以做出精美准确的报表，同时在分析上擅长从海量数据中识别模式、提取规律、预测趋势，并制定相应策略。
「感性与直觉」我认为AI虽然适合做策略分析，却不擅长需求分析，后者需要同理心，以及作为人由物理世界生活中的实际体验积累而成的直觉。

所以分析师在，越靠近人性和感性的部分，有着更强的不可替代性。而AI的发展，一旦跨过那条边界，便需要再思考价值与意义。

做过几年的数据产品项目，最近在 Claude Code 下面把以前自己记录在点子库里面的一些 idea 抽出来做验证

比如这个“埋点监测大师”，基本上把业内主流平台的埋点上报都能识别解析，已经上架到了插件市场。这个对于公司类数据运营和分析师很有用，快速验证页面内的采集信息和参数 ，如果你做过埋点的话一定知道这很方便

chromewebstore.google.com

分享一个Openclaw解析旧的业务套表的例子

1. 这个"C:\Users\超级大的嵌套表格.xlsx"表格有三个是Sheet，一个原始数据，两个用于引用的参数，你先用Python读取一下，然后看下这个表的基本结构和里面的数据内容——及时纠正他的错误

2. 用Python读取下这里面的Excel的公式，帮我讲解一下这个表的计算逻辑，我关注的是A、B、C这三个指标——及时纠正他的错误

3. 你已经学习了套表计算的基本逻辑，现在给你原始数据"C:\Users\原始数据.csv"，你需要先读取前10行，了解下原始数据的结构，再用Python帮我计算我关注的A、B、C指标——检查他的逻辑是否正确

4. 基于上面的任务，你整理一个SOP，下次我直接让你执行SOP你就可以帮我处理原始数据了

最近反思：
避免两种倾向的商分：
1.热衷于做思维体操，“清谈”却不接地气，追问价值，追问终局，唯独不负责解决当期的业务问题，在非业务出身的商分高P中尤其多；
2.热衷于展现特别多的数据分析和各种口径的数据，却没有明确的结论；或者数据的呈现逻辑没有充分梳理，导致管理层和业务团队看数非常累，但是无法回答数据导向什么结论，进而无法确认问题的主负责人，也不知道如何构建改善闭环。

现在和AI对话，忍不住区分人类话语体系和AI话语体系。这个AI修Bug很久都没修好，最后还是人类的数据分析师发现了问题根源。