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数据分析工作如何辨别需求,避免自嗨?

2021-01-04 16:48:10 阅读(180 评论(0)

作为一名数据分析师,你经历过这样的痛苦吗?写了这么多页PPT,没人耐心看?提到这么多数据却没有。业务部门认为你没有高薪工作(O(∩_∩)O哈哈~)..是的,数据分析师拉了很多数据,画了很多图片,建立了很多模型。然而,没有传奇的数据驱动业务,甚至可能没有装饰业务?这是不是有点绝望?本文主要帮助数据工作者从源头上合理判断和识别需求,并通过需求 沟通 实施三条规则,帮助数据人员发挥数据在企业中的价值,避免走弯路。关键词:为什么数据需求、基本要素、落地规则自嗨?还记得你的分析报告是怎么出来的吗?领导的灵感?应用各种挖掘算法的结果?随便提一下业务部门的延伸?等等。不管是什么样的,不管是谁提到的,让我们一起想想,你分析的需求是站着的吗?是伪需求还是真实需求?为什么会有这样的需求?最重要的是数据能解决这个需求吗?1、需求的主要来源是老板敏锐的眼光:这也是其他部门提出的:业务、产品、运营、市场等行业在做什么:BAT的做法可以概括为前两个自动驱动:不工作怎么做?、数据需求的分析和判断是一个综合判断过程。简单地说,它应该有三个基本要素:第一个要素:现有的需求可以通过数据来解决,这样数据才有用武之力!第二要素:现有需求必须有支持分析和解决的基本数据源,无论是内部还是外部,否则相当于无源的水,无根的木材,只能放弃。第二要素:现有需求必须有支持分析和解决的基本数据源,无论是内部还是外部,否则相当于无源的水,无根的木材,只能放弃。因此,企业“提高数据”至关重要。第三要素:现有需求,通过数据手段可以提取有效、可执行的着陆方案,否则只能是刺绣枕头,看看。除此之外,当然还有其他的东西,比如这个需求是否紧急,投入比例如何,目前是否有足够的资源支持等等。如何避免自嗨?独乐乐不如众乐乐,大家绑定利益,统一战线不是更好吗?(其实操作起来也有一定的难度,但态度要端正)三大规律:需求 沟通 落地1、需求分析:场景还原规则可以用来洞察本质:数据需求是什么?具体问题是什么?谁需要解决这个问题?在什么情况下需要?什么是业务逻辑?目的是什么?——需要注意的是,只有深入分析需求提出者的深层目的,洞察根本需求,才能找到更合理的对策。比如栗子:有用户说想吃火锅,但是他真的想吃火锅吗?周围可能没有火锅店。事实上,他可能饿了。如果当时能快速给他一个馒头,不仅能满足他的根本需求,还能节约成本。在判断需求的过程中,每个人都有自己的方法,适合自己和当下。多问问为什么会有帮助。2.、沟通第一:集团加热数据分析结果或数据结果最终应用于业务,因此寻求业务部门的支持尤为重要。如果需求直接来自业务部门,那就更好了。这样做有两个好处:一是能够更好地了解数据的应用场景,提供更好的解决方案;二是能够真正落地使用,避免纸上谈兵。无论是玩酷、卖萌还是秀肌肉,搞好关系都很重要。想想产品王,分析狮子也一样。、着陆应用:骡子是马拉出滑分析有着陆方案:数据多,结果多,不同的人有不同的理解和业务解释,但数据的重要性不在于数量,算法有多重要,而在于脚踏实地,可以创造价值。你说数据很有指导价值,**指标上升了**%,SOWHAT?!你说你的分析结果很好,告诉我接下来该怎么办?!分析应进行检验和迭代:数据分析结果存在一定的概率和偶然性,实际业务相对复杂,两者可能不一致,因此分析结果应有检验标准,做好或不良应有定量和可衡量的指标。同时,在实际应用过程中,要跟踪、改进、迭代。该过程与产品迭代过程相同。以后有时间会重点说。避免使用过于专业的术语,使用业务人员或外行能够理解的沟通方式和语言将提高效率。事实上,企业中的真实数据分析远比预期的复杂,在某些情况下不需要一个高大而复杂的模型。因此,对于数据分析师来说,如何根据实际情况判断和引领需求,快速创造价值尤为重要。在一定程度上,数据工作者具有较高的综合能力。总之,他们用产品思维和解决方案思维来做数据。我们不相信先进,我们相信最终的结果。希望这篇文章能启发那些对数据价值感到困惑的朋友。

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