关于我
👋 简介
我是一名贴近业务的数据分析师。我相信数据的价值不在取数本身，而在回答业务问题——所以我的工作从理解业务开始：分摊规则怎么定、口径为什么对不上、指标异常背后是哪个业务动作。
同时，我掌握从数据获取、数仓开发到调度运维、数据治理的全链路技术能力，能把自己的业务想法亲手落地成数据，而不是把需求转手给别人。擅长把复杂的业务问题拆解为可量化的分析问题，用业务语言而非技术语言传递洞察。
🎯 专注领域
🧰 工具箱
个人技能
覆盖数据获取、数仓开发、调度运维到数据治理的完整数据链路，点击任一环节查看具体技能。
🔗 数据全链路
👆 点击任一环节，查看该环节的具体技能与实践
📊 BI 与可视化
基于链路产出的可信数据，搭建看板与指标体系，让数据「看得懂」。
分析方法
5W2H 分析
从 What / Why / Who / When / Where / How / How much 七个维度全面定义业务问题，是需求拆解的第一步。
杜邦分析法
将核心指标逐层拆解为子指标，定位经营问题的驱动因素，常用于营收与利润分析。
流量漏斗分析
沿用户路径（曝光→点击→访问→加购→下单→支付）逐层度量转化率与流失率，定位流量损耗环节，指导优化优先级。
RFM 模型
用最近一次消费（Recency）、频次（Frequency）、金额（Monetary）对用户分层，支撑精细化运营与差异化触达。
AARRR 海盗指标
获客（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、变现（Revenue）、推荐（Referral）——用户增长分析的完整框架。
A/B 实验
假设→分流→检验→决策。关注样本量、显著性水平与辛普森悖论等陷阱，用数据验证策略有效性。
同期群分析（Cohort）
按获客时间或特征分组，追踪不同 cohort 的留存与行为差异，比整体均值更能暴露真实趋势。
归因分析
首次/末次触点、线性、时间衰减等归因模型，评估各渠道与动作对转化的真实贡献。
对比与下钻分析
横向对比（竞对/渠道/人群）、纵向对比（同比/环比），配合维度下钻逐层定位问题根因。
BI 知识
📐 指标体系设计
OSM 模型（目标→策略→度量）：先明确业务目标，再定策略，最后落到可度量的指标。北极星指标 + 派生指标树，保证「看见的数字都能回答业务问题」。
🗂️ 数据建模
星型模型：事实表（交易、行为）+ 维度表（用户、商品、时间）。在 Power BI 中使用 DAX 构建度量值，遵循「度量值与计算列」的取舍原则；Tableau 中善用 LOD 表达式处理不同粒度的聚合。
🖥️ 看板设计原则
- 一屏一个主题：概览→诊断→明细的三层下钻结构
- 图表选型：趋势用折线、构成用堆叠/占比、对比用条形、分布用直方
- 5 秒原则：核心 KPI 放在最左上，异常用颜色预警
AI × 数据分析
💬 LLM 辅助分析
用大模型做 SQL 生成、代码解释、报告初稿。经验：提供表结构 + 示例数据 + 明确输出格式，准确率大幅提升。
🧠 分析思维迁移
AI 时代分析师的核心价值：定义问题、判断数据质量、验证结论、业务 storytelling——而不是写 SQL 本身。
⚙️ AI 工作流
把重复分析沉淀为 Prompt 模板与 Agent 流程：取数 → 清洗 → 分析 → 生成周报，人只做最后的审阅与洞察提炼。
能力进阶路线图
清楚自己站在哪里，也知道下一步去哪里。
学习笔记
记录学习心得与踩坑总结，持续更新中。
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