数据分析数据科技数据分析师实习报告

数据分析数据科技数据分析师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在数据科技公司担任数据分析师实习生。期间，我主导完成3个业务板块的数据监控体系搭建，通过Python清洗约150万条销售数据，识别出2个影响转化率的异常因子，并构建了包含5个关键指标的实时监控看板。应用SQL进行日均10万QPS的数据库查询，使用Tableau可视化呈现分析结果，使决策效率提升30%。提炼出“异常值检测归因分析自动化监控”的闭环方法论，可复用于同类业务场景。二、实习内容及过程1.实习目的我想在实习期间摸清数据分析师的实际工作节奏，把学校学的统计模型、SQL查询、Python处理这些玩意儿，跟实际业务怎么结合。就想看看数据到底能帮业务解决啥真问题，顺便把职场沟通、团队协作这些也练练。2.实习单位简介我在一家做电商数据分析的公司实习，这家公司规模不大，但每个业务线都挺依赖数据做决策。他们用的技术栈主要是SQL、Python，还有Tableau、ClickHouse这些。大家平时交流都挺直接，谁用了啥模型、哪个指标不准，张嘴就问，挺锻炼人的。3.实习内容与过程开头两周主要是熟悉环境，跟着导师把公司几个核心业务的数据库表结构摸了一遍。最印象深刻的是帮市场部做活动效果分析，他们之前一直靠感觉，我接手后发现数据漏了好多。具体来说，我花了4天时间用Python把过去一年的用户行为数据洗了一遍，删了20万条明显错的记录，还补上了30%缺失的订单信息。导师教我用Pandas的groupby跟merge，说这样效率高点，我以前瞎写代码，跑一天都出不来结果。后来我独立负责了销售数据的监控，每天早上要给运营团队发日报。我搭了个监控看板，用SQL从ClickHouse里抽每天上午9点的数据，表里列了10个关键指标，比如新增用户、转化率、客单价这些。有次发现转化率突然掉15%，我追着查了半天，发现是某个渠道的定向广告出问题了，数据里全是无效点击。我就调了SQL把那些异常流量筛出去，结果第二天转化率就回升到正常水平了。4.实习成果与收获最实在的成果就是那套监控看板，现在运营团队每天早上第一件事就是盯我发出来的数据。我整理的SQL查询，现在还有个实习生在用。收获就是明白数据分析不是光会写代码就行，得懂业务。比如客单价这个指标，刚开始觉得挺好，后来发现促销活动一搞，客单价高但实际利润低，我就跟导师提了，后来团队改了计算方式，把优惠券抵扣的钱也考虑进去了。遇到的困难有两次。一次是洗数据时发现有个表有10%的数据是乱码，花了两周才找到是上游系统传过来的问题，最后跟技术那边一起改了接口。学到了怎么用正则表达式和Python的str.replace批量处理这种脏数据。还有次做可视化，运营要那种动态变化的饼图，我试了半天Tableau里的一些交互功能，最后用参数和计算字段搞定了。这段经历让我觉得，数据分析师跟业务结合得越紧越好，光闷在数仓里算指标没用。现在看职业规划，我更想往电商行业的数据方向发展，感觉这行挺有意思的，每天琢磨数据里藏的坑和机会。5.问题与建议实习单位的问题主要是培训机制，公司不大，没人系统地教新人怎么用SQL优化查询，都是导师手把手教一点。建议可以搞个内部知识库，把常用的SQL脚本、模型文档都放那儿，这样新人不用每次都跑断导师的神经。还有岗位匹配度上，我有时候觉得任务太零散，比如今天帮运营查数据，明天又去测用户留存，感觉没法形成体系，要是能专注一个业务线就好了。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周实习像把理论和实践硬是给捋顺了。我7月1号开始实习，当时连ClickHouse的分区表都没完全搞懂，光看SQL性能分析就花了快两周。后来做了那个销售数据监控项目，把Pandas的apply函数用到极致，还摸清了电商行业常见的漏斗分析套路。现在回想，最值的是把“数据清洗探索性分析模型验证结果可视化”这套流程走了一遍。比如有一次用SQL跑用户分层，本来以为数据准就能直接套模型，结果发现有个维度统计口径和业务定义对不上，回去改完口径后结果才对。这就是真枪实弹的闭环，比学校做作业强太多了。2.职业规划联结实习最大的感受是，数据分析师真不是只会画图表就行。我8月15号做的那个异常检测报告，帮运营发现广告渠道的作弊行为，导师特意跟我说“数据要能帮业务做减法”。这让我突然想明白，我以前觉得搞懂技术就够，现在知道得把业务痛点和数据能力结合起来。所以下学期打算重点补机器学习，特别是那些电商行业用的协同过滤、用户分群算法。公司用的Tableau我也还在用晚上时间琢磨参数，打算今年考个Tableau专家认证，至少让自己简历上有点东西。3.行业趋势展望感觉现在数据分析师最缺的是懂业务的数据产品思维。我在8月25号做留存分析时，发现单纯画留存曲线没用，还得结合用户生命周期价值，这才跟运营扯上关系。导师跟我说现在公司招人都看这个，说以后数据分析师得会设计数据产品。我回去翻行业报告，发现像用户分层、动态化推荐这些方向需求特别大。现在技术都挺成熟，但怎么把算法落地，怎么跟业务结合，这中间的学问特别深。我8月30号离职那天，导师还特意跟我说“数据能帮你发现问题，但怎么解决问题还得靠悟性”。这句话我记到现在，感觉比学校里所有课程都管用。4.心态转变以前觉得数据分析就是写写代码，现在知道光会技术不行。8月10号我负责的监控看板出了bug，第二天运营团队差点因为数据错误做错决策，当时压力特别大。后来查出来是Python定时任务卡死，我就把代码改成异步执行的，还加了日志系统。这次经历直接让我成熟不少，现在写邮件汇报都直接说结论，附上数据和验证细节。这种责任感比学校做实验被老师骂要有用多了。下学期打算多参加行业比赛，至少得把Kaggle上那些电商分类、用户分群比赛刷几遍，再练练自己的SQL优化能力。四、致谢1.感谢在实习期间给予我指导和帮助的部门领导，让我有机会接触实际业务场景。2.特别感谢我的导师，在SQL优化和数据分析方法论上给了我很多启发，他分享的“先验证再结论”原则我一直记着。3.