數據分析師如何幫助公司產生收入？

非常好的問題！！！

有些人經常會有疑問，你這個數據分析師，數據科學家的title非常響亮，做的事情不就是幾個圖幾個表？為什么可以拿這么多錢？是不是錢多事少門檻低？

那我也要去。

哈哈，這可能是大多數人常見的偏見了，數據分析師的工作不在于做出來的東西，而在于根據做出來的東西，你能想到什么。

這句話怎么理解呢？就是說，你可能最后的成果只是幾張表，但是你解釋這幾張表并且給到一般人想不到的結論，這才是數據分析師的價值，我認識的厲害的大佬，大部分時間花在把業務問題轉化成技術問題，技術問題不是問題。

一般人還真做不了這個。

我上面提到的這種，是數據分析師幫助公司產生收入的一種方式，也就是大家經常知道的那種，比如通過具體分析某個工作場景，針對某一項業務，影響戰略決策者和部門管理者。

說幾個常見的項目：

• 廣告點擊率提高1%，不要小瞧這1%，因為基數大
• 某個功能的打開率提高了5%
• 數據的處理速度提高了20%，數據處理和數據呈現分配的員工資源節省了25%

再比如，我曾經用FineBI從數據庫定時抽取數據，直接省去了員工做日報周報的時間，還能持續追蹤數據

當然，這些都是在公司內部。

還有一種方式，也就是對外。

當我的公司發展壯大之后，我的數據部門直接可以服務外部，直接就是一個小型的數據公司了，可以孵化出自己的產品，然后再賣給別人，比如現在很火的某個產品就是由某個集團孵化然后賣出去的，只不過當年沒有看見盈利空間罷了，我不能說太多。

對外的收入有這么2種：

1、數據產品

BI算不算一個產品，能不能搞？

報表系統算不算一個產品，能不能搞？

再夸張一點，原地給你整一個大數據公司出來，不過就是難很多罷了，不然你以為數據產品經理都是在干什么呢？

這些都是可以為公司產生收入的。

2、數據服務

數據分析的流程有很多：數據采集、數據處理、數據分析、數據可視化，每一個細分領域都大有作為。

比如帆軟，做數據分析和數據可視化的，不也是成長為國內的領先者了么？

當然，僅僅限于國內，類似的公司還有很多，不同賽道都有可以值得借鑒的地方，大家自己把握就好。

我這里只是舉個例子，還有數據咨詢，光賣產品是不可行的，你得告訴你對面的老板，數據是如何產生價值的，不然競爭力在哪？

最后一種，講課。

哈哈，沒想到吧，現在數據分析這么火，隨便包裝包裝，那收入嘩啦啦的就來了，有點心疼付費人群怎么回事？

數據分析怎么產生價值？

做判斷、做決策，肯定能產生巨大的價值。

不過做判斷、做決策除了具備數據分析常規技術（SQL、統計學、算法、數據產品等）之外，你還需要具備其他能力，譬如運營、產品、商業策略等方面知識（其實這些知識也都不難，只是隔行如隔山，太多人不愿意去學了，只愿意固守在自己的能力圈里面）。

我以當前移動互聯網中C端運營中為例。常規的分析師，就是看看C端新增、留存、流失，結合渠道等相關數據，做一下交叉分析，輸出統計報表，告訴業務方現狀，所以站在老板的角度，肯定看不到你的價值。

C端的核心價值肯定在于提升用戶規模（運營、產品、技術，誰對這個目標有輸出，誰的價值就打，老板就挺你）。

那你就要去分析，你的用戶生命周期的階段，哪個環節出了問題（一種是和自己對比，一種是和競對做對比），知道問題之后，告訴運營怎么去改活動，告訴產品怎么去修改產品（不知道？

呵呵，你肯定不知道，你應該有意識去積累這些知識，譬如競對怎么搞活動的，產品怎么設計的，為什么和我們不一樣，背后的邏輯是什么？大量的和運營、產品溝通，和核心用戶溝通，拿數據驗證邏輯）。

說得有點多了，就到此為止吧。

不過對于個人數據分析師來說，先別想上面這些，做好業務再來跟我談別的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析不能挣钱、不能给公司创造利润，那要你有什么用？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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