互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)分析實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家知名互聯(lián)網(wǎng)公司擔(dān)任數(shù)據(jù)分析實(shí)習(xí)生。核心工作圍繞用戶行為數(shù)據(jù)展開(kāi)，通過(guò)搭建用戶活躍度模型，識(shí)別出平臺(tái)Top5高頻活躍功能，相關(guān)分析準(zhǔn)確率達(dá)92%，為產(chǎn)品優(yōu)化提供直接數(shù)據(jù)支持。運(yùn)用SQL完成日均500萬(wàn)條日志數(shù)據(jù)的清洗與整合，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，生成12份業(yè)務(wù)洞察報(bào)告，推動(dòng)3項(xiàng)產(chǎn)品迭代決策。熟練應(yīng)用A/B測(cè)試方法驗(yàn)證假設(shè)，其中一項(xiàng)功能優(yōu)化方案轉(zhuǎn)化率提升8.7%?？偨Y(jié)出基于漏斗模型的用戶流失預(yù)警機(jī)制，可提前72小時(shí)識(shí)別出高風(fēng)險(xiǎn)用戶群體，為運(yùn)營(yíng)策略制定提供量化依據(jù)。

二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過(guò)程

實(shí)習(xí)目的主要是想把學(xué)校學(xué)的數(shù)據(jù)分析理論知識(shí)跟實(shí)際工作對(duì)接上，看看在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下怎么做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

實(shí)習(xí)單位是做社交娛樂(lè)業(yè)務(wù)的，用戶量挺大，每天都有海量的行為數(shù)據(jù)，產(chǎn)品迭代速度也快。

實(shí)習(xí)內(nèi)容跟用戶行為分析關(guān)聯(lián)挺緊密。剛開(kāi)始被安排做日常數(shù)據(jù)報(bào)表，主要是用SQL從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)里把用戶活躍度、功能使用情況這些數(shù)據(jù)撈出來(lái)，一天跑個(gè)幾次ETL流程，數(shù)據(jù)量有幾百G。后來(lái)開(kāi)始參與一個(gè)項(xiàng)目，是分析某個(gè)新上線的功能對(duì)用戶留存的影響。

這個(gè)項(xiàng)目挺有意思的，因?yàn)槌跗跀?shù)據(jù)效果不明顯，有些指標(biāo)甚至跟預(yù)期相反。我當(dāng)時(shí)挺懵的，花了兩天時(shí)間反復(fù)看數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)是統(tǒng)計(jì)口徑出了問(wèn)題，漏統(tǒng)計(jì)了部分用戶群。于是重新定義了評(píng)估維度，調(diào)整了計(jì)算公式，最后通過(guò)A/B測(cè)試驗(yàn)證，這個(gè)功能確實(shí)把目標(biāo)用戶的留存提升了9%，日活躍用戶增加了5%。這個(gè)經(jīng)歷讓我明白做數(shù)據(jù)分析不能光盯著表面數(shù)字，得深入業(yè)務(wù)邏輯才能找到真正的問(wèn)題。

還有一次是遇到數(shù)據(jù)口徑不一致的問(wèn)題，不同業(yè)務(wù)線對(duì)“轉(zhuǎn)化”的定義不一樣，導(dǎo)致做合并分析時(shí)結(jié)果很混亂。我當(dāng)時(shí)提議建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典，把關(guān)鍵指標(biāo)的定義、計(jì)算公式都文檔化，雖然過(guò)程挺折騰的，但之后數(shù)據(jù)溝通效率確實(shí)提高了不少。

挑戰(zhàn)主要是業(yè)務(wù)理解這塊，剛?cè)サ臅r(shí)候?qū)芏鄻I(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)都不懂，比如啥是“次日留存率”，啥是“渠道滲透率”，跟產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)聊起來(lái)總覺(jué)得隔層紗。后來(lái)我就天天看他們發(fā)的周報(bào)、月報(bào)，沒(méi)事兒就問(wèn)旁邊做運(yùn)營(yíng)的同學(xué)，慢慢地就熟悉了。

技能方面最大的收獲是SQL寫(xiě)得更溜了，之前只會(huì)簡(jiǎn)單的查詢，現(xiàn)在能寫(xiě)帶公用表表達(dá)式和窗口函數(shù)的復(fù)雜查詢了。Python在數(shù)據(jù)可視化這塊也練得多，以前畫(huà)圖總感覺(jué)不夠?qū)I(yè)，現(xiàn)在會(huì)用Seaborn、Matplotlib做挺漂亮的Dashboard。

崗位匹配度上，我覺(jué)得挺鍛煉人的，但有時(shí)候業(yè)務(wù)需求變更太頻繁，感覺(jué)數(shù)據(jù)分析方案還沒(méi)完全落地，又要調(diào)整方向，這有點(diǎn)影響工作節(jié)奏。

如果要提建議的話，希望單位能給實(shí)習(xí)生多安排一些培訓(xùn)，特別是業(yè)務(wù)層面的，光靠自己去摸索效率太低了。另外，數(shù)據(jù)工具這塊可以更新一下，有些老系統(tǒng)操作起來(lái)特別費(fèi)勁，影響工作心情。

三、總結(jié)與體會(huì)

這8周實(shí)習(xí)，感覺(jué)像是從理論世界一頭扎進(jìn)了實(shí)踐的洪流。7月1日剛開(kāi)始的時(shí)候，面對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)里那堆行為日志，說(shuō)實(shí)話有點(diǎn)發(fā)怵，不知道從哪兒下手?，F(xiàn)在回想起來(lái)，能獨(dú)立完成用戶活躍度模型的搭建，分析出Top5高頻使用的功能，準(zhǔn)確率92%，這比在學(xué)校做課程設(shè)計(jì)感覺(jué)實(shí)在多了。把日均500萬(wàn)條日志數(shù)據(jù)跑通清洗，用Python生成可視化報(bào)告，這些具體活兒讓我真切感受到數(shù)據(jù)分析師不是光會(huì)點(diǎn)軟件就行，得懂業(yè)務(wù)，還得會(huì)跟不同部門(mén)的人溝通。

實(shí)習(xí)最大的收獲是體會(huì)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策到底是個(gè)啥感覺(jué)。比如有一次分析新功能效果，數(shù)據(jù)一開(kāi)始不達(dá)預(yù)期，后來(lái)發(fā)現(xiàn)是統(tǒng)計(jì)口徑?jīng)]對(duì)上，調(diào)整后A/B測(cè)試轉(zhuǎn)化率直接提升了8.7%。這個(gè)細(xì)節(jié)讓我明白，做分析不能閉門(mén)造車，得跟業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，哪怕是定義一個(gè)指標(biāo)，都得反復(fù)推敲。這種責(zé)任感比在學(xué)校做作業(yè)強(qiáng)太多了，也逼著自己逼仄抗壓能力。

對(duì)職業(yè)規(guī)劃來(lái)說(shuō)，這次經(jīng)歷幫我敲定了方向。我發(fā)現(xiàn)自己對(duì)用戶行為分析和產(chǎn)品優(yōu)化這塊挺感興趣，雖然現(xiàn)在能力還淺，但知道了自己要往哪方面深耕。接下來(lái)打算系統(tǒng)學(xué)一下更高級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如用戶分群、流失預(yù)測(cè)這些，爭(zhēng)取明年考個(gè)相關(guān)證書(shū)，把簡(jiǎn)歷亮堂點(diǎn)。行業(yè)趨勢(shì)看，現(xiàn)在大廠都挺強(qiáng)調(diào)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，用戶分層、個(gè)性化推薦這些越來(lái)越重要，我覺(jué)著這給我提供了不少切入點(diǎn)。

從學(xué)生到準(zhǔn)職場(chǎng)人的轉(zhuǎn)變挺大的，以前覺(jué)得做個(gè)報(bào)告寫(xiě)個(gè)PPT就挺了不起了，現(xiàn)在明白做好數(shù)據(jù)分析得考慮太多細(xì)節(jié)，數(shù)據(jù)質(zhì)量、業(yè)務(wù)背景、溝通協(xié)調(diào)，哪樣都得拿捏住。雖然有時(shí)候加班到10點(diǎn)多挺累的，但想到自己的分析能直接幫產(chǎn)品做優(yōu)化，心里還是挺踏實(shí)的。這段經(jīng)歷肯定會(huì)成為我未來(lái)求職的加分項(xiàng)，畢竟真刀真槍干過(guò)的項(xiàng)目，比紙上談兵有說(shuō)服力