数据分析,数据统计,数据收集(掌握多种数据收集方法,能够从网站日志、数据库、第三方平台等渠道获取数据。),数据可视化,网站编辑,网站维护,需求分析(通过用户调研、竞品分析等方法,挖掘用户需求,明确产品功能和特性,如产品经理需运用用户画像、场景故事板等工具来精准识别市场空白与用户真实诉求),设计思维,信息搜索,
场景 1:互联网行业 - 业务监控仪表盘(数据分析师 / BI 工程师)
项目背景:为电商平台运营团队搭建 “大促期间实时监控仪表盘”,解决此前依赖 Excel 手动汇总数据、响应延迟(2 小时 / 次)的问题,支撑大促期间的实时库存调整、活动策略优化。
核心动作:
需求拆解:明确运营核心关注指标 —— 实时 GMV、各品类成交占比、Top20 商品销量、用户支付转化率、地域成交热力图,确定 “5 秒刷新 1 次” 的实时性要求;
数据处理:用 SQL 从 Hive 数仓提取大促实时数据流,通过 Python(Pandas)清洗异常订单(如退款、测试单),并与库存表关联,计算 “库存预警阈值”;
工具与设计:选择 FineBI 作为工具,采用 “顶部核心指标卡 + 中部趋势折线图 + 底部品类 / 地域交互图表” 布局,用红色标注库存低于 50 件的商品,支持点击品类钻取至具体商品;
价值落地:仪表盘上线后,运营团队可实时发现 “女装品类 10:00 后转化率骤降”,快速调整优惠券策略,最终大促 GMV 同比提升 18%;后续按周迭代,新增 “用户画像 - 成交匹配度” 模块,辅助选品优化。