企业遇到的问题
人才稀缺：分析师，是一个新的岗位，很多学习统计学 数学的同学 一心研究技术，模型优化，效率代码 不懂运营。而懂运营的人员，有不懂分析方法和建模。或者是没有专业的数据仓库人员。
数据安全性：没有专业的安全工程师，或者是数据仓库 等为这个数据负责任。二对于数据 负责任的分析师，又不懂技术。
企业局限性：企业对于数据的重视停留在口头上，让他们投入时间，投入精力去还是 很犹豫。运用的人首先不是找自己的原因，而是问，哦，你的数据是不是有问题？不愿意投入钱 ，就不会给相应岗位提供薪资，找不到相应的人才。
BI运用断层：开发人员懂技术，花了很多功夫，做了一个难度很大的系统。而运营人员觉得没有价值或者价值不大，他们只需要用一些 简单的报表而已。如果花了很多钱去买一个系统，往往最后就成了一个简单的报表系统，后期还是需要导出来做二次分析。
基本分析方法
小数据分析方法：细分、趋势、转化
大数据分析方法：整合、预测（预警，挖掘，决策）、关联
数据整合方法：线下数据、线上数据、不同渠道的数据，app，网店、渠道
媒体渠道：线下媒体、线上媒体、人工推广、应用商店
做分析也需要考虑公司 和运营层面的的东西，不要仅仅站在 数据和分析师的层面做分析，需要多和同事沟通。不要指责同事，人家这么做肯定是有他的道理的。术业有专攻，他们有自己的能力方面。
遇到问题解决方法：
1、在搭建BI系统之前，需要和相关的同事沟通好，避免重复劳动。
2、注意沟通技巧，让他们都有参与感，不要人家是你做好了，强迫他们用的。
3、无论任何原因不要抱怨，不要指责任何人。人前人后都说好的，不要与人争论。
4、对于企业基本的问题，就给你的领导说好，那些可以做，那些不能做。
5、刚刚加入一个公司，不要飞扬跋扈，恃才傲物。注意刚刚加入新公司，新行业谦虚低调。
6、不要说人家做的不对，不要照搬理论，不要试图说服上司。无论是不是自己错，先认错。
7、分析师 我觉得也是一个产品经理，做客户满意喜欢的产品。人家喜欢就好，不喜欢就很难混。
8、不要 轻易下结论，凭经验。对于有些需要 市场调研才可以得到的结论，对于需要数据分析才可以得到的结论，才给参考性。
9、不要议论公司战略，不要太坚持自己的意见。如果你坚持的东西错了，基本你就失信于人了。
总结：数据分析师 杜超
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