Case Study: 等等！Data Analyst 上班都在幹什麼？
是不是有種，
Data Analyst 的工作很繁雜的感覺？還是也會有
DA 就是拉報表、整理數據、維護 ETL、寫 SQL 拉資料這種印象？
雖然我 Long Covid 很嚴重（？）常常會失憶～
通常連前一天是遠端工作、或者是有進辦公室都會記不清楚……
不過，還好用了 Chrome 的 Extension 蒐集了最近 90 天內，我公司帳號在 的瀏覽紀錄，所以好像還可以用這種方式幫我回憶一下最近在做啥！？
非常推薦跟我一樣有嚴重失憶問題的人
可以分析自己的瀏覽紀錄
可能會看見自己另外一個人格 XD
我的瀏覽紀錄
扣除假日，平均一天我大概會產生 1,752 個頁面瀏覽次數；不過實際的不重複瀏覽網頁數量可能不那麼高，因為我非常喜歡在 swtich task 的時候對 Chrome上的 Tab 按右鍵關閉其他分頁，等有需要再開回來（或是很辛苦的找瀏覽紀錄）。
順便複習下面這篇文章做了酷酷的 Calender plot～
放假時候幾乎沒怎麼用公司帳號看東西，仔細看跟猜測：
週一、週二是我安排執行專案的時候，所以相比之下在 Local 端寫程式的時間多就比較少瀏覽。週三開始瘋狂整理簡報、也因為盡可能把大會議集中在週四、週五，哀抖，就是一邊開會一邊查資料，瀏覽量比較大。到了三月時，組內開了職缺、也有許多非分析型的專案需要處理（就是幾乎沒空寫程式捏），所以整個月看起來有超多瀏覽（這是很閒還是很忙？）。
最常在瀏覽器上看的居然是…..
有點意外數量級差異這麼大，不過排名跟我想像的沒有差多少。
最近 90 天內我最常看幾個的網頁或網頁應用居然分別是：Google Slides、Google Spreadsheets、Google Docs、其他（很難分類的各種網頁）、Teamdoor（招聘用）、以及各種期刊文獻。
視覺化或者是線上用戶行為分析的工具，例如：Amplitude、Data Studio（現在改名叫做 Looker Studio）也讓我產生蠻多的頁面瀏覽。
BigQuery 的部分，通常同一個分頁會開著一整天不關，看起來瀏覽量的量級不大，但我應該算是蠻常使用。
從各個工具頁面的瀏覽趨勢看起來好像又更清楚一點，三月時更常用 Mermaid、Teamdoor、Google Docs、Amplitude 等工具。
前面講的每週週報要用 Google Slid，所以每週的波動就算蠻明顯的樣子，就是週報循環。
恩，週報循環！
在瀏覽器上的工作模式
參考了這篇文章
用了 Sequence Mining 跟 Network，好像可以找到我瀏覽行為的重心可能是：找資料、用 BigQuery、看 DataStudio、用 Amplitude、整理 Google Spreadsheet 等等。
更進一步的分析我的瀏覽路徑幾乎離不開：找資料 ➜ 找資料 ➜ 找資料、是做簡報 ➜ 找資料 ➜ 找資料。
所以我都在做什麼
雖然用了這種奇妙的方式幫助回憶我的工作過程，不過作為 Data Analyst 還是離不開數據生命週期：
Ask ➜ Prepare ➜ Process ➜ Analysis ➜ Share ➜ Act
因應組織在數據分析成熟度模型不同的階段，進行數據分析時 Prepare、Proccess 的工作量其實並不大，常規指標的觀測很多時候都是要釐清大盤趨勢或應對當前營運方向所需。
真的需要 DA 花時間、燒腦的反而是協助：
- PMF（Product Market Fir） 驗證追蹤
- 加強 PGF （Product Growth Fit）動能
- 以及 PBF （Product Business Fit）效益加強
反應在數據分析生命週期中的是：
- 更好的理解跟拆解問題（Ask）
- 盡可能參酌全局協助進行數據驅動決策（Share & Act）
- 磨練或使用更好的因果推論與分析技術（Analysis）
因此，當我需要整理已知的假設、有足夠 Validity 的研究成果、還有嘗試發覺更多基於微觀用戶行為所致的巨觀數據樣態，就得花費很多時間進行 Data Insight 以及研究方法的蒐集與彙整。
雖然這篇文章中沒有來得及把我認為的數據分析師應該做什麼，還有我認為數據驅動決策的方法論是什麼，但我想作為一個對產品與用戶有興趣、也願投身在資料科學一隅的人來說，
系統化自己的經驗與方法、用嚴謹的手段驗證用戶行為、閱讀學習與成長
並持續轉換成對商業有益的決策
大概就是我的主要工作吧！
