数据采集
作为分析师：最重要的就是去看客户端和运营人员提供数据字段，在这个过程中也可以看出业务人员的功力。
埋点：明确数据的定义，然后对数据埋点，一般是给出定义，由开发人员来完成。一般都会有数据口径不一致的定义，所以对于定义不清楚的一定要即时的定义清楚，刨根问底往往会有意外的收获。
数据的计算
数据采集到之后往往是最原始的小时表，一般情况下不会直接使用，因为时间颗粒度太小，数据量会非常的大。当然有的公司也会把小时表汇总然后以天来区分。为了更好的记录业务，也可以生成一个小时表和田表的合集，一般称为总表，用于研究每天的新增用户及用户的留存率，当然数据量可能比较大，建议选取核心指标。
数据展现
数据表到呈现一般需要SQL的聚合，确定好报表的维度和指标、以便快速提取并实现可视化。报表的数据验证，及时与业务方确认;整体的业务体系梳理，统一数据口径。
报表的价值
产品通过报表看版本;运营通过报表看活动数据;技术通过报表看性能;项目通过数据看KPI;互联网数据分析师的价值就是从做报表开始，对业务的熟悉也是从业务去延申。
当然在工作中要避免每天都去做报表，核心指标的报表就那么几张，因此问清楚报表的价值，及业务对象，对于重要的报表每天都去看，成为第一个发现问题的人。
温馨提示：
