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python数据分析师工作内容_数据分析师日常工作是什么?

發(fā)布時(shí)間:2023/12/19 python 35 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python数据分析师工作内容_数据分析师日常工作是什么? 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

謝不邀。我的頭銜不是數(shù)據(jù)分析師,雖然干的是數(shù)據(jù)分析師的活,但是沒(méi)人拿我當(dāng)個(gè)專業(yè)人員,遑論專家。我自己也沒(méi)拿自己當(dāng)數(shù)據(jù)分析師過(guò)。回答這個(gè)問(wèn)題純屬自己裝個(gè)B。

我目前效力于三桶油之一的某大桶油的銷售公司,我的主要任務(wù)就是每個(gè)月出兩本價(jià)格統(tǒng)計(jì)報(bào)告,一般是PPT形式,每本報(bào)告10頁(yè)紙,一共20頁(yè)紙,供領(lǐng)導(dǎo)參考決策用:

1.銷售價(jià)格報(bào)告。這本報(bào)告主要內(nèi)容包括全公司分省銷售價(jià)格實(shí)現(xiàn)情況、不用類型客戶銷售價(jià)格情況、價(jià)格上浮情況等等。還包括各省的價(jià)格排名情況。

2.成本價(jià)格報(bào)告。這本報(bào)告主要包括公司的采購(gòu)價(jià)格情況,包括貨物的單價(jià)、運(yùn)費(fèi)等內(nèi)容。還包括對(duì)當(dāng)年累計(jì)的成本的整體計(jì)算。

兩本報(bào)告簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是“一買一賣”,通過(guò)精確描繪公司的采購(gòu)和銷售,以月為單位對(duì)于全公司整體的營(yíng)銷價(jià)格情況進(jìn)行一次梳理。(我這人不愛(ài)分析,不愛(ài)預(yù)測(cè),所以不用分析這個(gè)詞,直接讓數(shù)據(jù)說(shuō)話)為公司高層決策提供一定的參考。

每個(gè)月干完這兩本PPT,我就每天閑著啦~

當(dāng)然這是開(kāi)玩笑的,這個(gè)工作需要的技能非常的多,每次得用個(gè)幾天時(shí)間,而且我還經(jīng)常被領(lǐng)導(dǎo)抓去干一些雜務(wù),除了數(shù)據(jù)分析之外還有一些行政方面的工作。

(其實(shí)我也可以把銷售分析的簡(jiǎn)單工作復(fù)雜化,盡量避免干價(jià)值量低的雜活。但央企你懂的,表面文章多,雜事也多、天天閑著肯定不是事兒,活干的又快又好其實(shí)未必對(duì)自己有利)

我介紹一下我每個(gè)月銷售分析需要什么技能吧:

1.得熟悉ERP。

我們公司的所有采購(gòu)和銷售都嚴(yán)重依托于SAP的ERP系統(tǒng)進(jìn)行,每月的5號(hào)是財(cái)務(wù)封賬日,絕大多數(shù)省份發(fā)票都開(kāi)到5號(hào)23:59之前,因此我需要在6號(hào)開(kāi)始對(duì)上月的所有經(jīng)營(yíng)活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)出處理。太早了數(shù)據(jù)還沒(méi)出全。

ERP數(shù)據(jù)的導(dǎo)出不是說(shuō)說(shuō)這么簡(jiǎn)單的,我必須要熟悉ERP的基本操作,了解ME2L的用法、知道公司各種子公司、工廠的代碼,知道物料和服務(wù)的代碼。更重要的是,在必要的時(shí)候還要知道如何找ERP項(xiàng)目組求助,得知道怎么問(wèn)ERP專家老師問(wèn)題。這些都是硬技能。

SAP的ERP是我用過(guò)的最好的軟件產(chǎn)品,沒(méi)有之一。學(xué)習(xí)ERP就是學(xué)習(xí)銷售業(yè)務(wù),而且是學(xué)習(xí)最核心的銷售業(yè)務(wù)~

2.得熟悉銷售業(yè)務(wù)。

除了ERP這個(gè)最核心技術(shù)需要掌握之外,想做好兩個(gè)價(jià)格統(tǒng)計(jì)PPT,我還需要掌握一些ERP外的業(yè)務(wù)知識(shí)。

舉例來(lái)說(shuō),我得了解并熟悉公司的銷售架構(gòu),不然報(bào)告肯定寫(xiě)不出來(lái)。我還得了解一些必要的財(cái)務(wù)知識(shí)和核算口徑,知道現(xiàn)金怎么從客戶交到公司的賬戶里,還要了解直銷和分銷的聯(lián)系與區(qū)別。我的計(jì)算結(jié)果還要定期與財(cái)務(wù)部分進(jìn)行比對(duì),保證結(jié)果不能相差太多。(雖然總是差那么一點(diǎn)點(diǎn))

描述一個(gè)巨型公司的銷售脈絡(luò),不是簡(jiǎn)單的事,不是畫(huà)幾個(gè)圖表就搞定了。我們公司有批發(fā)和零售的業(yè)務(wù)區(qū)別,我只負(fù)責(zé)批發(fā)部分,這里就不展開(kāi)了,具體計(jì)算過(guò)程確實(shí)很復(fù)雜,零售部分我也還沒(méi)掌握。

所以想干好統(tǒng)計(jì)報(bào)告,我還得和財(cái)務(wù)部門保持必要的定期聯(lián)系,定期了解一些最新的銷售架構(gòu)變動(dòng)。

除此之外,國(guó)家對(duì)于能源行業(yè)的法規(guī)和價(jià)格政策、增值稅率也需要了解關(guān)注。

3.掌握一些數(shù)據(jù)分析硬技能。

我個(gè)人比較喜歡Access數(shù)據(jù)庫(kù),雖然最近也在逐漸摸索升級(jí)使用SQL Server,但是在未來(lái)可預(yù)見(jiàn)的一段時(shí)期,Access數(shù)據(jù)庫(kù)仍然是我數(shù)據(jù)分析賦能的主要手段。雖然Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)我也掌握了一些,但離實(shí)際應(yīng)用還差著很多,至少目前幾百萬(wàn)的數(shù)據(jù)分析數(shù)量級(jí),Access還足以應(yīng)付。

Excel的數(shù)據(jù)透視表也很重要,Excel技術(shù)是這兩本PPT報(bào)告的主要圖表來(lái)源。對(duì)于Excel的使用,我個(gè)人比較偏重于數(shù)據(jù)透視表,而對(duì)于Excel函數(shù),則是能省則省,盡量避免過(guò)于復(fù)雜的函數(shù)出現(xiàn)。

總結(jié)起來(lái),為了每個(gè)月完成兩本價(jià)格分析報(bào)告,所需要的各項(xiàng)技能的重要性分布如下:

1.ERP技能占40%,ERP是整體銷售業(yè)務(wù)架構(gòu)和主要數(shù)據(jù)來(lái)源。

2.Access數(shù)據(jù)庫(kù)和SQL技術(shù)占40%,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗和整理工作。

3.業(yè)務(wù)掌握占10%,最終報(bào)告的形成要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)的要求。

4.Excel的重要性占10%,出最終的圖表用。

對(duì)于我來(lái)說(shuō),ERP數(shù)據(jù)挖掘工作也才是剛剛起步,還有很多知識(shí)點(diǎn)沒(méi)有學(xué)到,可做的東西還有很多。但目前目測(cè),全公司搞ERP數(shù)據(jù)挖掘利用好的好像只有我一個(gè)耶~

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python数据分析师工作内容_数据分析师日常工作是什么?的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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