数据分析师的工作经历中经常提到的工作要点：
在平日核心数据的异常波动的专项分析中提炼出可沉淀的固化分析框架
其中，固化分析框架指的是什么？
固化分析框架，沉淀数据产品，简单来说就是把那些系统性，达成共识的报告，和数据产品，ETL一起共建数据产品，并赋能给到业务，影响他们用你的数据产品做决策。
固化分析框架一般是基于现有业务线，这类场景稳定，涉及到的数据和指标大多已经固定。可以参考的两种思路如下：
一、固定的数据指标体系（可考虑产品化）
主要考虑的方向是将固定的数据指标体系系统报表化（产品化），减少重复性工作，便于日报、周报、月报等日常报表的制作，利于跨部门协作。PS:这类工作内容是不断迭代维护的，需要跨部门沟通，一方面对业务的流程和数据指标熟悉，另一方面能够负责数据产品的设计。
主要内容：
1）设计思路最好是自上而下，由主及次，分清输出的目标受众；
2）从确定的业务线中梳理出核心线条，一般采用漏斗模型反映全流程的转化；
3）此外就是针对不同的渠道来源的质量监控，例如不同渠道的用户活跃度、ARPU、 风险监控等等。
二、专题项目分析
一方面：固化的报表都是从大量的数据分析中沉淀出来的，即在许多的专题项目分析中提炼的重要分析路径；另一方面，辅助指导决策，反馈一段时间的经营情况等等。
1、数据的获取：什么样的数据是需要的，这是要解决的第一步，即取什么数据，取多少。
2、数据检验：数据质量检查
3、数据分析的逻辑非常重要，结构化的思维方式有助于清晰的分析。
例如，对于营销类的数据一般分为两大部分：一类是维度（比如：投放市场、一级渠道、二级渠道、是否出账等等），另一类是具体数值；建议可以采用决策树方式分层分析，逐级定位关键点，其次不同维度之间关联分析，得到交叉信息。
常用的工具及方法：Excel的数据透视表，python的pandas以及聚类等，tableau的交叉可视化分析等 。
参考文档：https://blog.csdn.net/weixin_42305022/article/details/102881062
