数据分析师在数据流中承担的角色

1.数据埋点

数据分析师要对业务进行分析，分析所需要的数据需要通过埋点来获取。分析师参与到数据规划、数据采集的过程中，可以更快地拿到数据，减少数据等待时长，有利于提高分析的效率。

举个例子来说，假如现在用户流失很严重，业务提了个需求让分析师帮忙分析下用户流失前的第n步都做了什么？但是，碰巧用户流失前第n步的事件log没有记，那么作为数据分析师没有数据分析也无从下手，只能给研发提出埋点需求，在下个版本进行数据埋点。那么这样一来，分析的周期就会延后一个版本。如果分析师参与到数据埋点这项工作中来，诸如此类的事情大部分都是可以避免的。

2.指标体系及报表体系建设

数据的终极目的是定位业务问题，辅助业务决策。而指标体系就是监控业务问题，定位业务问题的好帮手。所以，指标体系的建设也是数据分析师的重要工作之一，好的指标体系能够直接反映业务问题，同时能够帮助数据分析师快速定位业务问题，以辅助业务进行决策。

3.商业智能分析

数据分析师当然也少不了分析，包括了各类活动效果分析、版本变化分析、用户分析、流失分析等等。一份好的分析报告能够给业务的发展提供多种思路，也是分析师最重要的价值体现。

数据分析师在数据治理流程中需要撰写数据埋点文档、搭建数据指标体系、报表体系以及分析业务问题，每一个技能都会在后续的文章中更新！