职责说说
公交分局总体上是维护我市公交系统社会治安，具体是维护我市公交客运、长途客运及出租车客运的治安秩序。
工作中跟数据这块死磕也快3年了，更多涉足的是运营与业务分析，结合自己在跌跌撞撞成长中的一些总结和思考，谈谈我对于数据分析师的一些看法，供参考和交流。
回答本题“数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些”之前，我想先谈下什么是数据分析师、数据分析师的定位与价值是什么这两个问题，这样在理解其工作职责和内容时更清晰透彻。
究竟什么是数据分析师？其定位和价值是什么？（此处先铺垫下，感谢下the Great Internet(∩＿∩)）近年来互联网经济的蓬勃发展可谓给数据大规模累积提供了沃土，专家大拿们对大数据技术与应用的讨论和研究热度不减，对数据中隐含的深层价值及其应用的重视程度越来越高，更多人开始注重视量化分析、科学及高效地决策，这个过程中越来越多的企业就产生了对专业化的分析人才的需求。
简单通用地讲，数据分析师是一类能够在建立明确分析目标基础上对数据进行搜集、加工、分析并挖掘出有价值信息的专业人才的统称。这里我写的是“统称”，根据分析的数据所产生的行业不同、部门或业务环节不同，数据分析师的工作职责和内容也相应不同。但在不同行业、不同部门的数据分析师的定位与价值却是相近的，通过数据能够挖掘出有价值结论或建议，找到优化产品/服务、驱动业务发展、提升效率的更好途径与方向。
接下来，拉回本题，以我所熟悉的互联网行业，依不同部门，简单谈谈各自工作职责与内容，重点探讨下运营分析这块。个人在这几年来与公司各部门分析同事沟通基础上简单提炼，可能不全面、专业，供参考~
数据分析师岗工作内容数据中台部门：围绕构建公司的数据基础设施，为上层的业务分析打好地基方面展开；偏向于数据底层清洗、指标加工、储存、可视化数据产品等；还包括非常重要的公司底层数据资产的搭建、整合等。运营部门：强调数据化运营、量化运营，提升效率，驱动业务；偏向于业务流程优化、营销活动分析、用户画像&分群、生命周期价值分析。产品部门：关注产品体验、产品优化迭代；产品可用性测试分析、产品流程或功能迭代测试与效果分析；与运营部门配合共同关注用户增长与留存。经营分析部门：侧重监控预算达成、诊断经营状况，为业务提供经营策略调整和优化的决策建议；预算编制及达成监控、业务运营现状、效果、问题分析、财务分析、组织效率、成本控制等决策建议。风险管理部门：侧重对业务产品全流程风险、信用风险等跟踪、监测、预警；风险策略的设计与实施、跟踪和分析策略有效性及影响等，风险指标监控和风险预警。模型与算法组：看好的未来方向，也是正在努力的方向，有时间再讨论。
关注模型监控与效果评估，与产品协同对模型产品的推广；梳理模型监控点，完善监控体系，跟进模型效果分析；人群分析与特征挖掘，了解客群稳定性与衍变。运营与业务分析领域数据分析师的工作内容与职责按照产品生命周期的逻辑线路来谈：产品生命周期——数据分析相关工作内容
开发期：
从数据理解—数据定义—数据存储—数据可见的搭建基础的过程梳理和理解产品与业务流程搭建运营指标体系，明确核心指标定义、口径及监控周期推动监控指标可视化引入期：
目的：了解自己的现状，小范围试用中尽早快速发现产品体验和业务流程改进的点，缩短周期跟进产品与业务动态，监控流程转化分析水平是否合理，流程优化空间，改进方案效果跟踪增长期：
目的：了解用户，定位精准、高效获客的途径用户是谁，用户从哪儿来，用户习惯有哪些？--用户特征、用户画像，用户使用场景等分析怎样触达用户？结合用户群体特征对不同形式触达分析，探究出规律，驱动运营更高效投入成熟期：
目的：尽可能延长用户生命周期，最大化用户商业价值定义生命周期、评估全周期及各阶段用户价值分析各阶段客群特征，结合相应的运营策略提升用户价值贡献潜在流失客群识别与预警，与运营制定挽留措施，跟进效果分析写在最后以上云云数据分析岗位想要做到不错水平，可以不妨坚持以下几个Basic Principle（切身体会）：
首先是业务理解力，深入理解业务和产品的定位、商业逻辑，关注业务动态，知道是什么，发生了什么，是分析的基本出发点，也是下一步提出如何做的最终落脚点非常重要重要重要的是思考力，带着脑子去做，多思考为什么分析、问题背后逻辑是什么、不同问题间的影响、是否可改进、未来如何做。要有好奇心和批判精神，结合分析的问题，想一想有什么数据，再多想一想还能有什么数据，数据对不对，验证合不合理、科不科学。正确用好数据，保持中立，尊重事实，存疑的地方不妄断，对自己对结果负责输出一定是经过独立思考、提炼出的有价值信息，而非一堆炫技方法、数字、图表的堆砌作者简介：京东金融金融科技模型团队