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如何避免自嗨型的数据分析?你必知的三大法则

身为数据分析师的你,有没有经历过这样的苦恼?

写了那么多页PPT没人耐心看?

提了那么多的数据后却没有然后?

业务部门觉得你拿着高薪没干啥活(O(∩_∩)O哈哈~) … …

是的,数据分析师们拉了很多数据、画了很多图、建了很多模型,但是,并没有传说中的数据驱动业务,或许连装饰业务都谈不上?

这是不是有点令人绝望?

本文主要从源头角度帮助数据工作者合理判断识别需求,并通过需求+沟通+落地三大法则,帮助数据人员发挥数据在企业中的价值,少走弯路。

关键词: 数据需求、基本要素、落地法则

为什么自嗨?

还记得你的分析报告怎么出来的吗?领导的灵感一现?套用各种挖掘算法的结果?业务部门随口一提的延伸?等等。

不管是哪种,不管是谁提的,让我们一起来想想,你分析的需求站的住脚吗?是伪需求还是真实需求?为什么会有此需求?最关键的是这个需求是数据能够解决的吗?

如何避免自嗨型的数据分析?你必知的三大法则

1、 需求的主要来源

老大的敏锐眼光:这还用说么

其他部门提出:业务、产品、运营、市场等

业界在做的:BAT的做法,可归纳到前2项

自驱动:不干活,那怎么行

如何避免自嗨型的数据分析?你必知的三大法则

2、 需求三大基本要素

数据需求的分析和判断是一个综合判断过程,简单来说应当具备三大基本元素:

第一元素: 现有的需求,是能够用数据去解决的,这样数据才有用武之力!

第二元素: 现有的需求,必须要有支持分析、解决的基础数据来源,不管是内部的还是外部的,否则就相当于无源之水,无本之木,只能作罢。所以企业“养数据”很关键。

第三元素: 现有的需求,用数据的手段解决后可以提取有效的、可执行的落地方案,否则只能是绣花枕头,看看而已。

当然除了这些还有其他的,比如这个需求是否紧急、投入产比如何、当下是否有足够的资源支撑等等。

如何避免自嗨型的数据分析?你必知的三大法则

如何避免自嗨?

独乐乐不如众乐乐,大家利益绑定、战线统一岂不是更好?(其实操作起来也是有一定难度,但是态度要摆正)

三大法则:需求+沟通+落地

1、 需求分析:洞察本质

可以使用场景还原法则:数据需求什么?具体问题是什么样的?需要解决这个问题的是谁?什么情况下会需要?业务逻辑是什么?目的是什么?——需要注意的是,这里要深入分析需求提出者深层次的目的,洞察根本需求才能找出更合理的对策。

举个栗子:有个用户说想吃火锅,可是,他真的是嘴馋想吃火锅吗?周围可能没有火锅店。其实他可能是饿了,如果当时你能快速给他个包子,不仅能满足其根本需求,还更节省成本。

需求判断的过程,每个人都有一套自己的方法,适合自己、适合当下即可,多问几个为什么会有帮助

2、 沟通为先:抱团取暖

数据分析的结果或者说数据的结果最终是要应用到业务中去,那么寻求业务部门的支持就尤为重要,如果需求直接来自于业务部门就更好了。这样有2个好处:一是能更好的知道数据的应用场景,提供更佳的解决方案;二是能真正落地使用,避免纸上谈兵。

不管是耍酷、卖萌还是秀肌肉,搞好关系很重要,想想产品汪们吧,分析狮也是一样

3、 落地应用:是骡子是马拉出来溜溜

分析要有落地方案:数据很多,结果也很多,不同的人有不同的领悟和业务解读,但是,数据的重要性不在于量有多大、算法有多重要,而在于接地气,能创造价值。

你说数据很有指导价值,**指标上升了**%,SO WHAT?!

你说你的分析结果很棒,那告诉我,接下来,该怎么做?!

分析要有检验和迭代:数据分析的结果存在一定的概率性、偶然性,而现实业务比较复杂,两者发生的情况未必一致,所以分析结果要有检验标准,做的好与不好要有量化、可衡量的指标。同时,在实际应用过程中,要跟踪、改进、迭代。这个过程同产品迭代过程。后面有时间会重点说。

避免使用过于专业的术语,使用业务人员或外行人员能理解的沟通方式和语言会提高效率

如何避免自嗨型的数据分析?你必知的三大法则

其实企业中的真实数据分析远比想象中复杂,在一定情况也并非需要多么高大上、多么复杂的模型。因此,对于数据分析工作者来说,如何根据现实情况,判断、引领需求,快速创造价值就显得尤为重要。这在一定程度上对数据工作者的综合能力较高,一句话概括为:用产品的思维做数据,用解决方案的思维做数据。我们不相信高精尖、我们相信最终结果。

希望本文对正在为数据价值困惑的朋友有所启发。

End

作者:tommy,数据落地应用探索者,拥有管理咨询、数据行业8年从业经验,擅长数据分析、数据产品领域解决方案

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