7步走!做出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析項目

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每年到年底,都有同學(xué)苦惱,連一個拿手的數(shù)據(jù)分析項目都拿不出來。作為數(shù)據(jù)分析師怎么能沒有一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析項目呢?那么如何才能做出一個拿得出手的項目?這篇文章提供了7個步驟,希望對你有所幫助。

每到年底,都有同學(xué)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!”那到底高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析項目該咋做?

一、怎樣算高質(zhì)量

想回答這個問題,得先明確:啥叫“高質(zhì)量”項目。從本質(zhì)上看,數(shù)據(jù)分析是個支撐型崗位,工作質(zhì)量高不高,主要由被服務(wù)的部門決定。如果是在企業(yè)里工作的話,主要看管理層/業(yè)務(wù)部門的評價意見。如果在面試時,則主要由面試HR/用人領(lǐng)導(dǎo)評價。摸清對方的需求,擊中對方的痛點才是關(guān)鍵。

經(jīng)常有同學(xué)在這里犯迷糊,覺得:用了線性回歸模型的(復(fù)雜的模型不會)/圖表blingbling閃光的/查一個數(shù)sql 寫了2000行的,才算是“高質(zhì)量”,忽視了這些玩意對業(yè)務(wù)到底有沒有用,結(jié)果自然是鬧笑話了。

前幾天還有個同學(xué)急匆匆來問,說他們建了流失用戶預(yù)測模型,結(jié)果運營表示:“你們搞著干啥?預(yù)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(jié)果。

那要怎么弄,才能中業(yè)務(wù)痛點呢?

二、找準核心需求

數(shù)據(jù)分析對業(yè)務(wù),是個“隨風(fēng)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,就有人會著急。所以想找到業(yè)務(wù)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(guān)注什么問題,最缺什么數(shù)據(jù)。

常見的缺數(shù)據(jù)的情況有四種:

  1. 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)都沒有,迫切想看到數(shù)
  2. 有數(shù)據(jù)但不知道怎么解讀,干著急
  3. 有數(shù)據(jù),有解讀,想進一步驗證想法
  4. 有數(shù)據(jù),有解讀,想進一步做預(yù)測

接業(yè)務(wù)方需求的時候,一定要清晰真實需求。比如“用戶畫像”,可能上項目時就是嘴上一說,到底是業(yè)務(wù)不清楚用戶現(xiàn)狀,還是想基于畫像做啥動作,一定要了解清楚。項目開始時不清晰,中間過程也要逐步清晰,不然夯吃夯吃打了一堆標簽再被人質(zhì)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,但最容易被數(shù)據(jù)分析師們忽視,很多新人總嫌棄它技術(shù)上不復(fù)雜。但實際上,報表型項目是最容易出成績的,關(guān)鍵在于:做領(lǐng)導(dǎo)們關(guān)心的,領(lǐng)導(dǎo)們看得見的。接需求的時候,區(qū)分報表使用人,優(yōu)先把領(lǐng)導(dǎo)們需求做可視化,讓領(lǐng)導(dǎo)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(wù)方合作態(tài)度。如果業(yè)務(wù)方態(tài)度好,那么可以深入合作。既然已經(jīng)有了業(yè)務(wù)監(jiān)控報表,那么下一步就可以做業(yè)務(wù)走勢異常分析。先記錄非業(yè)務(wù)主動行為產(chǎn)生的異常點,之后再深入分析:

  • 多大幅度變化算異常
  • 是什么因素導(dǎo)致的異常
  • 如何通過數(shù)據(jù)提前發(fā)現(xiàn)異常

有了這些積累,就可以進一步做自動化異常提醒+問題診斷,讓單純的數(shù)據(jù)展示更上一層樓,同時能為后續(xù)深入分析打好基礎(chǔ)。

7步走!做出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析項目

四、分析型項目的要點

在很多人原始印象里,數(shù)據(jù)分析就應(yīng)該是拿到一堆數(shù)字,然后般若媽咪哄一通分析,告訴業(yè)務(wù)三句話,讓業(yè)務(wù)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別容易踩雷。對業(yè)務(wù)不夠了解,缺少監(jiān)控數(shù)據(jù),缺少異常分析的經(jīng)驗,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(chǔ)上孵化出來,成功率比較高。如果發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)方對問題本身監(jiān)控不足、認識不清,可以退回到報表型項目做起。有了一定積累后,想見效,最好的辦法是先共識業(yè)務(wù)假設(shè),搞清楚業(yè)務(wù)方到底對啥沒信心,對啥有信心。證偽比證真容易,直接驗假設(shè)更容易出結(jié)果。

如果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(zhuǎn)化成測試型項目。直接看業(yè)務(wù)方手頭有什么解決問題的辦法,然后測試那種辦法管用。這樣也能輸出解決問題的方案。

7步走!做出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析項目

五、測試型項目的要點

測試型項目相對容易成功,本質(zhì)上看,測試也屬于“業(yè)務(wù)沒數(shù)據(jù),特別想看個數(shù)據(jù)”的情況。只不過要注意的是,到底要測啥,得事先想清楚了。在測試中最重要的就是:對影響結(jié)果的因素有前期了解,測試想測的關(guān)鍵因素,控制其他干擾項。

因此,一般頁面設(shè)計測試容易成功,對消費結(jié)果測試容易亂套。因為頁面設(shè)計測試點少,容易出準確、穩(wěn)定的結(jié)果。但影響消費結(jié)果的因素太多了在做測試之前沒想清楚,很容易因為測試方案之間可比性不高,參與測試群體差異大,關(guān)鍵干擾因素沒排除等原因?qū)е陆Y(jié)果失靈。

7步走!做出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析項目

所以,在做測試前,基礎(chǔ)分析工作是很必要的,梳理清楚到底哪些因素會有影響,幾套測試方案之間差異點到底有多大,能有效提升項目質(zhì)量。

六、預(yù)測型項目的要點

預(yù)測型項目的關(guān)鍵在于:確認真實的預(yù)測需求,避免盲目賭命式的“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預(yù)測,如果運營是全量投放資源召回流失用戶,那把目標改成預(yù)測:“哪些人自然會回流”這樣就能節(jié)省經(jīng)費。

如果運營想獲取最大效果,可以把目標改成:“用戶預(yù)計響應(yīng)哪種方式的召回”這樣可以做多輪推送最大化喚醒用戶??傊雀闱宄\營的計劃再下手,比自己閉門造模型管用的多。

七、儀式感很重要

數(shù)據(jù)分析項目特別需要儀式感!因為數(shù)據(jù)分析成果很少能成為白花花的銀子,等年底做總結(jié)的時候可能大家都忘得差不多了。因此一定要做足儀式。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(jié)束匯報時專門約上大老板,匯報完合影留念。項目成果盡量上BI,專門做個《數(shù)據(jù)資產(chǎn)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(wù)產(chǎn)生多少多少效益?!峨p十一作戰(zhàn)大屏》當(dāng)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……

具體方法還有很多,大家可以根據(jù)自己企業(yè)的風(fēng)格酌情采用,不過核心思路只有一個,就是多團結(jié)同事,多搞會議,多上系統(tǒng),不要默默交個ppt,交個excel,交個csv了事。里子都辛苦做出來了,面子一定要做足!

寫到這,肯定有同學(xué)想問:“那么面試的時候怎么體現(xiàn)項目質(zhì)量高呢?”面試時候思路和實際工作不太一樣,因為面試時存在認知差,有可能實際工作業(yè)務(wù)方很喜歡的東西,對方企業(yè)覺得:“這個很一般呀,不過如此嗎!”想打動面試官,需要另一個套路。

專欄作家

接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學(xué)堂,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯(lián)網(wǎng),金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗。

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