做好一个优秀的数据分析项目,不是“我跑个数据”,而是比这更加有说服力的产出。那么,第一步该怎么做?一起来看看本文的总结吧。 ![]() 具体问题具体分析,是数据分析的最基础要求,也是做好项目的第一步。因为这五大要素和它们的具体形态,决定了我们的数据分析可以做到什么程度,应该做成什么样子,做成什么样才能满足需求。具体的关系,如下图所示: ![]() 理清具体问题非常重要。过去我们常说传统企业如何如何,互联网企业如何如何,在渠道融合发展的今天,实际上二者之间边界越来越模糊。如果不具体分析,往往会闹出很多笑话。 比如:
以上种种复杂场景,不是大喊一句“我是互联网AARRR思维”就能搞掂的。指望套模板结局就是死翘翘。况且经过这几年的历练,很多运营、产品经理、策划都学会了基础数据分析概念,这时候还抱着充满“SOWT、PEST、5w2h”一类空洞口号ppt模板,数据分析师就等着下岗吧。具体问题、具体分析,怎么强调都不为过。 并且,了解清楚状况,对于下一步把握战机非常重要。如果凡事都等着业务找上门来才干,那就跟叼飞盘的汪汪没啥区别了(业务提一个假设,数据验证一个假设,宛如一只叼飞盘的汪汪)。自己对形势有判断,才好主动发现机会。 二、找到发力时机数据分析项目,最大的敌人是:日常工作。所以,并不是所有事情都适合立项目来做。时机非常重要。 往往我们要挑业务部门的以下时机入手:
在这些战机时刻,抛出系统的解决方案,一鼓作气独立把问题解决掉(如下图所示): ![]() 三、确认项目需求找好发力时机以后,与具体业务方谈妥,准备动身开工。在开工前一定要确认好项目需求,具体来说就是项目铁三角: ![]() 这里有三点要注意: 1、数字、模型、报告本身不是产出业务从不了解情况到了解,从没有办法到有办法,从不知道怎么选到知道怎么选,从没有准备到一二三级预案,这才是产出。所以不要脱离问题就数论数。从数字里推出结论。 2、时间千万别忘了时间紧,尽量快速出结论;时间宽,就要分步骤输出,企业不是学校留大半年给你慢慢憋论文。 3、有多大锅下多少米如果数据质量差、人手不足、缺乏分析经验,就沉住气一步步做,不指望一次解决所有问题。 这三点对于项目成果至关重要,过往历史中有太多数据分析师沉迷于折腾“科学方法”,忽视了项目管理,忽视了时间-投入,结果画的饼大,煎的饼小,最后灰溜溜收场。 这里要还要注意工作方式。确认需求,不是让你直接问业务:“你们想分析点啥”。这种问法太被动,又回到叼飞盘老路上。而且往往业务会回答的你摸不着脑袋。 比如:
所以,靠谱的做法,是一步步梳理需求,引导到数据分析可以解决的问题上,正本清源,客观解决问题(如下图)。具体引导方法有很多细节可以讲,稍后我们结合具体案例,详细地说。 ![]() 四、开展分析工作做完需求,后续就是正式工作。具体内容和分析议题有关,这里不展开讲。如果前期梳理清楚,中间过程自然顺利。这里只强调一点:数据分析工作切记憋大招。憋得越久,人们对你期望值就越高,最后失望就越严重。 因此,只要项目工资超过1周,就得有周汇报,通知大家进度;时间超过1个月,一定要有月总结,拿中间过程和大家碰一下。 特别特别是用到算法的项目,往往一听到算法业务部门都以为是神兵下凡,所到之处必然望风披靡。所以,算法项目死于业务期望值过高的例子,特别特别多。过程中,具体的算法过程不用向业务汇报,但是遭遇的困难和期望输出的结论,要经常保持沟通,适当控制业务期望,避免最后一刻才发现货不对板,最后身败名裂。 五、工作汇报这里不展开说了,陈老师更新过一个数据分析报告系列连载,大家可以关注公众号在菜单栏参阅。总之,汇报的时候,要考虑目标听众的身份、目的、结合项目目标做个性化汇报。这样才能取得好效果(如下图)。 ![]() 基于听众的思考,使得即使同样的数据,同样的结论,也能有不同的表达形式,最后抓住听众眼球,让大家感兴趣,给项目完美收工。 ![]() 六、小结纵观整个过程,我们能看到,做好项目的过程,就是把数据方法应用于企业实践的过程。数据本身有统计学、数学、编程、数据库等专业知识,但其中相当部分(比如数仓、ETL)是为保障数据本身的正常运行;相当部分(比如语义判断、图像识别)是用于工业应用,不用考虑业务理解和配合;相当部分(比如统计学)适用于科学实验、农林牧鱼研究。 大量的业务不是科学问题,而是实操问题。O2O平台如何管理商户,新媒体平台如何发展本地客户,直播电商怎么选款等等问题,都得把数据知识和实际工作结合才能输出结论。 更不用说,大家混职场都夹杂了办公室政治,如何出人头地少背锅的诉求。因此才有了我们今天的讨论,才有了各种推动项目的方法。 专栏作家 接地气的陈老师,微信公众号:接地气的陈老师,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。 本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。 题图来自Unsplash,基于CC0协议。 该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。 |