1. 数据收集与整理
数据采集：从数据库、API、第三方工具等渠道获取数据。
数据清洗：处理缺失值、重复数据，确保数据准确性和完整性。
数据整理：将数据分类、归档，便于后续分析。
2. 数据分析
基础分析：使用Excel、SQL等工具进行初步分析，识别趋势和异常。
数据可视化：通过图表、仪表盘等形式展示分析结果，帮助团队理解数据。
报告撰写：定期生成数据报告，提供运营建议。
3. 运营支持
监控指标：跟踪关键运营指标（如用户增长、转化率等），及时发现问题。
A/B测试：协助设计并分析A/B测试，评估策略效果。
用户行为分析：分析用户行为数据，为产品优化提供依据。
4. 工具使用
数据分析工具：熟练使用Excel、SQL、Python等工具。
数据可视化工具：掌握Tableau、Power BI等工具。
CRM系统：熟悉CRM系统，支持客户数据管理。
5. 跨部门协作
沟通协调：与产品、市场、技术等部门合作，确保数据需求得到满足。
反馈机制：及时反馈数据问题，推动数据质量提升。