从事数据仓库和数据分析相关的工作也有段时间了，其实很多问题一直萦绕在脑中，有些甚至已经困扰相当长的一段时间，自己也在不断学习和工作的过程中寻找各种解决方案或者不断优化和替换之前的方案。这些问题从宏观层面到细节层面，很多问题其实没有相对美好的解决方案，我们只能一步一步地摸索，不断寻找更优的方案以其让问题能够更好有效地得到解决，但每个人掌握的知识有限，所以无论怎么样每个人对问题的看法都会存在局限性；同时因为每个人的知识背景和经历的差异性，对各种问题又会触发各种不同的见解，所以通过集思广益往往能够得到让人眼前一亮的结论。
先说说博客，无论怎么样我的博客只是想做些记录和总结，只是表述一些个人的观点，我想每个人在学习工作中总会有所积累，有自己在专业领域的一些收获，每个人公平地享有相同的时间，每个人学到的掌握的都是有限的，没有孰强孰弱之分，差别只在于愿不愿意将其分享出来；博客中整理的内容，可能有些人认为不适合公开，毕竟有些东西还有些实用价值，但必须看到的是目前互联网发展速度太快了，我之前发的文章等半年之后回去看就会发现当时自己的想法并不成熟，如果在现阶段可能不会完全按照上面的思路去实现了，知识的更新和积累让我们不断选择更优的方法，不断改进和升级自身的知识体系，更何况很多东西在一个业务体系下适用，到另外的体系下就不适用了，聪明的人不会完全照搬照抄原方法，而是寻找最合适的方法，或者使用更灵活变通的方式去使用方法，所以也不必担心技能被“偷学”，因为只会模仿的人不知道怎么用好这些方法，而足够聪明的人到哪里都能学到适合自己的方法，在这个信息膨胀的环境下无法阻止他们的“偷学”。
其实博客比较大的收获还是通过博客认识了很多朋友，尤其是网站分析领域的，相当一部分也有自己的博客，大家互相交流学到了很多东西，有些东西是互补并相互促进的，这些朋友都是乐意分享自己想法的人，每个人都有各自领域的专业和强项，这样反而使我听到和学到了很多耳目一新的东西，受益匪浅。所以如果你有时间写写博客，那么得到的收获相对要比你觉得可能会失去的多得多。
既然我在博客里面已经写了很多，所以这里想换一个角色，我想通过几篇文章把之前遇到的诸多问题罗列出来，希望大家能够不吝提出自己的看法和解决方案。其实我更希望在博客的评论中看到更多不同的看法或者通过文章的思路扩展衍生出在其他方向上有价值的应用。另外，知乎真的是一个非常棒的知识分享和学习的平台，潜藏了很多的大牛，我会把整理的每个问题都贴到知乎上面，这样可以收集到更多牛人的看法，希望大家在知乎上有认识相关领域的大牛的可以积极地进行邀请。
这篇是首先篇，想重点罗列一些跟网站数据分析行业和数据分析师相关的问题。
Q1、 你因何会选择网站分析或互联网数据分析这个行业，你认为这个行业的价值何在，发展前景如何？
我的答案：互联网是一个阳光行业，而数据分析本身又是一个非常有意思的工作，很多时候，它就像是一个侦探从细枝末节的线索中寻找那个仅有的真相，如果你喜欢这种探秘的感觉，那么你同样会喜欢上网站数据分析这个行业。
其实我之前在《网站分析的应用和价值》这篇文章中介绍过网站数据分析的价值（这里不引用链接了，大家可以搜一下），简单地说就是“系统地帮助网站实现更加有效的运营”。
互联网数据量的快速膨胀，急需对数据进行系统化的处理和分析，以便快速地发现信息，转化价值，所以就目前来看，无论是国外的发展趋势，还是国内对这个行业的需求都是快速增长的，发展前景是比较乐观的。
Q2、 作为网站的数据分析师，你完成的最有成就感的事情是什么，感到最纠结的事情又是什么？
我的答案：最有成就感的事情就是用数据实现价值，无论是通过数据排查问题进而解决问题，还是通过数据分析应用优化网站产品，其实都是创造价值的过程。
最纠结的事情其实不是整日需要维护和验证数据的一致性、准确性，数据时常会存在诸多细节上的问题，因为这些基本是必然存在的，无论在哪个公司，网站从事何种业务，技术或者数据的环境如何，数据的问题还是无所不在，而保证数据质量本身就是数据分析师最基础的工作，也是开展分析的前提和基础。
我最纠结的还是在于数据的需求和应用，如果与数据的需求方在数据的理解上达不成一致，那么很多数据需求就会存在反复的调整变动，期间就会做很多重复的工作或者无用功，甚至有些时候数据分析师大费周章地提取的一份数据在需求方那里只是用几秒钟扫视一遍，没有产生任何的价值，这也是令数据分析师最伤感的事情。所以数据分析始终要从获取最终insight的角度出发，如果数据需求中无法说明获取数据是为了试图得出何种insight，那么这个需求基本就没有实现的必要了。
Q3、 作为网站的数据分析师，你日常工作中最常做的是什么，需要与哪些同事交流，一般会用到哪些工具？
我的答案：数据分析师的日常工作很简单，就是数据处理和观察报表，而且这两块工作会占用每天的大部分时间。如果每天能够准时提供准确的报表，及时地反馈数据异常，那么你已经是一个合格的数据分析师了。
数据分析师要接触的部门会比较多，可以是任何有数据需求的部门，运营、产品、市场、销售、客服……甚至是各层级的BOSS。
同样，数据分析师日常使用的工具其实也非常简单，估计在90%的时间都在使用数据库的SQL、Excel或者PPT，当然视每个公司的情况会有差异。所以如果你听到某位数据分析师说他天天在研究什么什么样的高档分析方法或者高深的数据算法，天天在使用R、SPSS、SAS，那么不排除有装X的嫌疑。
Q4、 在你刚刚步入网站数据分析的工作，或者你曾经新到一个公司或者网站从事数据分析师的工作，你是如何着手开始你的新工作的，你觉得你需要了解哪些东西，会从哪些方面优先开始学习？
我的答案：“业务 => 网站或产品 => 数据处理流程 => 指标和报表”，我的基本流程就是这样的，当然这个也不相对是前后的顺序，可以是同时结合着看的。
数据分析的重点不在于数据而在于分析，分析针对的是业务，所以业务是首要了解的东西，就像一个人做事情，首先要明确的是要做的是什么事情；然后是网站或产品，它是实现业务的媒介，就像是做事情时使用的工作或方法；数据的处理流程包括了数据的获取、处理和存储模型，它是记录信息，可以看做是日记，记录了一个人做事情的整个流程；指标和报表就是为了将一个人做事情的整个流程复述出来，把握重点同时又不失关键细节，所以必须要了解指标的统计规则和报表的展现方式，以便更好地突显重点，了解省略的细节，让复述贴近事实。
很明显，当你了解了这个人在做什么事情之后再去阅读这个人在做事情时记录的信息或听取复述要远比你直接通过复述内容或者阅读记录信息来猜测这个人在做什么事情来得有效得多。
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