数据分析师的日常

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。

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。

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。

2026.01.27
要一直保持商业化知识摄入。
《精益数据分析》，15年出版的书，内容放到现在都不过时，这大概就是“道”，而现在各种让人眼花缭乱的玩法，是“术”。

用NotebookLM来处理大量信息正在让“数据分析”在流程和效率方面发生根本改变：
（1）可以很方便地处理大量数据，不需要专门的数据库管理系统，数据分析的门槛大为降低
（2）能够识别多种多样的非结构化信息，并且处理成多种内容形态，直接扩展了“从素材到创意/成果”的端到端基础能力，也意味着“生成内容/结果”的基准水平显著提升
（3）数据、信息的处理逻辑是，输入到NotebookLM的Sources中就不能修改，可以新增和删除，所以原始输入的质量对于一个项目十分关键
（4）在进行对话、互动的过程中，不断产生的新信息新内容，要及时地去伪存真、去粗取精，不断“清空噪音”，萃取新知转化为Sources，使得高质量人机共创成为洞察决策的杠杆，拉开团队之间的效率差距

如何让你的excel表看起来更专业？（1）默认小字号，页标题和小结标题可加大字号，不宜超过3种字号。（2）通过加粗，字体颜色，极其偶尔地换字体，强调重点，少用红色强调重点。（3）合理使用单元格背景颜色，如果要用，就大面积地使用，一个页面不要超过2种背景色，单背景色不超过3种饱和度，单页面不超过3种背景色。（4）左对齐、居中对齐，使用得当。（5）通过单元格边框颜色画表，不要加粗，除非要打印。（6）每个sheet一个表，命名 sheet，排序，可以加目录页。（7）适当加点备注在表格底部。

规模指标趋势过于明显的时候
其实都不用看渗透