1）提数（基础数据表、业务对应的数据模型，字段业务定义，提取逻辑）
2）修改增减报表内容 （数据指标）
3）开发Excel报表 （需求分析、数据可行性）
4）业务分析 - （数据异常波动调查、业务全貌、）
5）设计综合Dashboard
6）数据管理（指标体系梳理，数据字段的开发、管理、统一、业务逻辑跟数据仓库的打通）
7）专题业务分析（事件影响、销量提升、名单优化、用户画像、市场模拟评估 - 升级咨询化）
零碎业务分析 -> 按数据分析类型归类 -> 细化出运营分析、产品分析的领域 -> 升级为咨询的视角（10/11 后升级）。
咨询的视角，全局、全产业链、客户跟市场定量细化、问题按分析框架拆分、强调决策目的及背景、输出策略story、多视角交叉验证、方法本身的验证
8）高级分析技术 （ 模型、分群、AB对照分析。 脑袋里要装着市场、装着用户的概念 ）
9）底层数据能力 （ 埋点，设计数据指标，业务数据模型设计、IT数仓、特征库建设、指标研发）
10）精益试验 （ 业务深入了解，挖掘营销线索，开发策略，AB试验设计，结果数据分析验证，循环、动态化分析，数据驱动 ）
11）数据产品开发 （分拆业务细节，抓痛点，给方案。 如聊天机器人、呼叫质量控制系统、复杂交互式中台dashboard ）
标签：分析,视角,认知,业务,升级,数据,数据模型,技能 来源： https://www.cnblogs.com/leoyes/p/15116990.html
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