数据分析师月薪多少作为一名数据分析师，应该如何提高数据分析的质量？cfa金融分析师报考条件及考试科目一篇读懂，

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什么是高质量的数据呢？

数据质量保证的基础：数据必须是完整的，在录入和传输中无遗漏；

数据必须要及时，数据的记录和传递时间必须配合企业业务对信息的需求速度；

数据必须是有效的，数据必须满足业务需求和定义，而不是随便整一堆毫不相关的数据糊弄过去；

数据具有准确性，数据必须是真实的、准确的，无虚假信息的原始数据，不能是被篡改的不完整的数据。

数据保持一致性，有统一的数据记录传递标准，数据要规范符合逻辑；

数据要具有唯一性，一个数据只能有一个标识；

找准业务核心需求：数据这个东西对于平常人来说有的时候就看看，没有的时候也没有什么影响。比如往年双十一当天都有销售额数据实时公布：一秒钟成交多少多少亿，总成交额又是少亿，然后网友一片感叹声，又成为了马爸爸背后的女人。今年却没有进行实时公布，普通会觉得没什么感觉，但是那些搞电商或者原料、成品生产的厂家就该着急了，赶紧找人统计自家的销售情况，竞争对手的销售情况，同行业谁在厉害等等。

那么数据分析师在接到业务需求的时候，一定要弄清楚领导真实的需求，只要销售数据、还是要近几年的走势对比，怎么解决业务问题；跟竞品的数据对比如何出，是只有数字表格，还是有更多角度的对比，时间、地点、人群、兴趣等等；你的数据是否能为下一步的工作方向做出预测或者指导呢。

如果一开始不清楚领导的需求，那么在做出决策的过程中也需要挖掘出来领导到底是想看到什么结果。千万不要害怕你做的数据结论跟领导不合，不同的人对于数据的期望是不同的，高层可能习惯基于数据分析来做发展预测决策，中层领导倾向于用数据结果来做工作计划策略，员工关注的就是执行了，依托数据来进行针对性的营销推广。

需要注意的是针对不同的项目也有不同的侧重点，比如常见的报表型项目，技术上不复杂，也最容易出成绩的，把领导关心的想看的做成可视化数据就可以了；还可以有效判断合作对象的态度，再进行下一步的业务走势分析、异常情况分析等等。

其次是在报表型项目基础上衍生出来的分析型项目，需要对业务有足够的了解、积累了足够的异常分析经验和监控数据，那么做分析型项目就更容易出成绩。如果经验不足还是老实做报表吧。

还有测试型项目，测试就是出结果之前的试验，看哪套方案管用；需要提前做好基础分析，有哪些因素会影响你的结果，哪些是可以干预的；可以做多几套测试方案，看看测试下来的差异大不大。

最后说一个预测型项目吧，这个需求是真实可以实现的，不是随便口嗨。比如你的用户最近流失非常严重，领导正在愁怎么想办法把用户留住或者挽回。那你不能直接说全部都能召回吧，改成预测更能实现，也节约成本，比如有哪些会自然的回流，用什么新的方案卖点吸引老用户的回归等等。

可见，数据分析师在一个企业里的地位可是不低的，数据分析得好，能为公司节省很多成本，也能为公司创造更多价值；要想一直保持数据的高质量，就需要自动化、常态化的持续监控机制了，比如设计量化指标、设计质量打分细则、考核分值、异常数据监控、指标展现、按规则推送给相关负责人。以上是小课对于数据分析工作的一点理解和分享，有好的建议欢迎分享！

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