2023年7步走！做出高質量的數(shù)據(jù)分析項目

步走！做出高質量的數(shù)據(jù)分析項目每到年底，都有同學感慨：“忙了一年，感覺都是常規(guī)數(shù)據(jù)報表，連個拿得出手的項目都沒有！”那究竟高質量的數(shù)據(jù)分析項目該咋做？

一、怎樣算高質量

想回答這個問題，得先明確：啥叫“高質量”項目。從本質上看，數(shù)據(jù)分析是個支撐型崗位，工作質量高不高，主要由被服務的部門打算。假如是在企業(yè)里工作的話，主要看管理層/業(yè)務部門的評價看法。假如在面試時，則主要由面試HR/用人領導評價。摸清對方的需求，擊中對方的痛點才是關鍵。

常常有同學在這里犯模糊，覺得：用了線性回歸模型的（簡單的模型不會）/圖表blingbling閃光的/查一個數(shù)sql寫了2000行的，才算是“高質量”，忽視了這些玩意對業(yè)務究竟有沒有用，結果自然是鬧笑話了。

前幾天還有個同學急匆忙來問，說他們建了流失用戶猜測模型，結果運營表示：“你們搞著干啥？猜測了我也不知道咋用！”然后項目就黃掉了……這就是典型的閉門造車結果。

那要怎么弄，才能中業(yè)務痛點呢？

二、找準核心需求

數(shù)據(jù)分析對業(yè)務，是個“隨風潛入夜，潤物細無聲”的事，往往有數(shù)據(jù)看得時候大家不覺得很厲害，但是沒數(shù)據(jù)看了，就有人會焦急。所以想找到業(yè)務的痛點，最好不要強行推銷：“我有一個人工智能阿爾法大狗子模型，百測百準，客官您要不要試試！”而是先看，對方部門最關注什么問題，最缺什么數(shù)據(jù)。

常見的缺數(shù)據(jù)的狀況有四種：

基礎數(shù)據(jù)都沒有，迫切想看到數(shù)有數(shù)據(jù)但不知道怎么解讀，干焦急有數(shù)據(jù)，有解讀，想進一步驗證想法有數(shù)據(jù)，有解讀，想進一步做猜測接業(yè)務方需求的時候，肯定要清楚真實需求。比如“用戶畫像”，可能上項目時就是嘴上一說，究竟是業(yè)務不清晰用戶現(xiàn)狀，還是想基于畫像做啥動作，肯定要了解清晰。項目開頭時不清楚，中間過程也要逐步清楚，不然夯吃夯吃打了一堆標簽再被人質疑“你這有啥用！”那就是啞巴吃黃連了……

三、報表型項目的要點

報表型項目數(shù)量最多，但最簡單被數(shù)據(jù)分析師們忽視，許多新人總嫌棄它技術上不簡單。但實際上，報表型項目是最簡單出成果的，關鍵在于：做領導們關懷的，領導們看得見的。接需求的時候，區(qū)分報表使用人，優(yōu)先把領導們需求做可視化，讓領導們直觀感受到數(shù)據(jù)。

并且，通過報表型項目，可以有效鑒別業(yè)務方合作態(tài)度。假如業(yè)務方態(tài)度好，那么可以深化合作。既然已經有了業(yè)務監(jiān)控報表，那么下一步就可以做業(yè)務走勢特別分析。先記錄非業(yè)務主動行為產生的特別點，之后再深化分析：

多大幅度變化算特別是什么因素導致的特別如何通過數(shù)據(jù)提前發(fā)覺特別有了這些積累，就可以進一步做自動化特別提示+問題診斷，讓單純的數(shù)據(jù)展現(xiàn)更上一層樓，同時能為后續(xù)深化分析打好基礎。

四、分析型項目的要點

在許多人原始印象里，數(shù)據(jù)分析就應當是拿到一堆數(shù)字，然后般若媽咪哄一通分析，告知業(yè)務三句話，讓業(yè)務多賺18萬！

因此往往人們對分析型項目期望甚高。但實際上分析型項目特殊簡單踩雷。對業(yè)務不夠了解，缺少監(jiān)控數(shù)據(jù)，缺少特別分析的閱歷，都會讓問題分析流于表面。做項目時“雷聲大、雨點小”是常態(tài)。

因此，分析型項目在報表型項目基礎上孵化出來，勝利率比較高。假如發(fā)覺業(yè)務方對問題本身監(jiān)控不足、熟悉不清，可以退回到報表型項目做起。有了肯定積累后，想見效，最好的方法是先共識業(yè)務假設，搞清晰業(yè)務方究竟對啥沒信念，對啥有信念。證偽比證真簡單，直接驗假設更簡單出結果。

假如問題涉及太多難以量化的疑難雜癥，還有個解決思路，就是把問題轉化成測試型項目。直接看業(yè)務方手頭有什么解決問題的方法，然后測試那種方法管用。這樣也能輸出解決問題的方案。

五、測試型項目的要點

測試型項目相對簡單勝利，本質上看，測試也屬于“業(yè)務沒數(shù)據(jù)，特殊想看個數(shù)據(jù)”的狀況。只不過要留意的是，究竟要測啥，得事先想清晰了。在測試中最重要的就是：對影響結果的因素有前期了解，測試想測的關鍵因素，掌握其他干擾項。

因此，一般頁面設計測試簡單勝利，對消費結果測試簡單亂套。由于頁面設計測試點少，簡單出精確?????、穩(wěn)定的結果。但影響消費結果的因素太多了在做測試之前沒想清晰，很簡單由于測試方案之間可比性不高，參加測試群體差異大，關鍵干擾因素沒排解等緣由導致結果失靈。

所以，在做測試前，基礎分析工作是很必要的，梳理清晰究竟哪些因素會有影響，幾套測試方案之間差異點究竟有多大，能有效提升項目質量。

六、猜測型項目的要點

猜測型項目的關鍵在于：確仔細實的猜測需求，避開盲目賭命式的“我要100%精確”。不但做不到，而且沒意義。比如開篇講的流失用戶猜測，假如運營是全量投放資源召回流失用戶，那把目標改成猜測：“哪些人自然會回流”這樣就能節(jié)約經費。

假如運營想獵取最大效果，可以把目標改成：“用戶估計響應哪種方式的召回”這樣可以做多輪推送最大化喚醒用戶。總之，先搞清晰運營的方案再下手，比自己閉門造模型管用的多。

七、儀式感很重要

數(shù)據(jù)分析項目特殊需要儀式感！由于數(shù)據(jù)分析成果很少能成為白花花的銀子，等年底做總結的時候可能大家都忘得差不多了。因此肯定要做足儀式。比如項目啟動時和合作方一起開個會，開到中午大家一起大圓桌搓一頓。

項目結束匯報時特地約上大老板，匯報完合影留念。項目成果盡量上BI，特地做個《數(shù)據(jù)資產大屏》擺在老板辦公室里，每周滾動一下，又新累積了多少多少數(shù)據(jù)，助力業(yè)務產生多少多少效益?！峨p十一作戰(zhàn)大屏》當然要擺上，而且記得拍照，記錄下同事們在大屏前歡呼的盛況……

詳細方法還有許多，大家可以依據(jù)自己企業(yè)的風格酌情采納，不過核心思路只有一個，就是多團結同事，多搞會議，多上系統(tǒng)，不要悄悄交個ppt，交個excel，交個csv了事。里子都辛苦做出來了，面子