数据分析工作如何辨别需求，避免自嗨？

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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