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7步走!做出高品質的資料分析項目

作者:人人都是産品經理
7步走!做出高品質的資料分析項目

每到年底,都有同學感慨:“忙了一年,感覺都是正常資料報表,連個拿得出手的項目都沒有!”那到底高品質的資料分析項目該咋做?

一、怎樣算高品質

想回答這個問題,得先明确:啥叫“高品質”項目。從本質上看,資料分析是個支撐型崗位,工作品質高不高,主要由被服務的部門決定。如果是在企業裡工作的話,主要看管理層/業務部門的評價意見。如果在面試時,則主要由面試HR/用人上司評價。摸清對方的需求,擊中對方的痛點才是關鍵。

經常有同學在這裡犯迷糊,覺得:用了線性回歸模型的(複雜的模型不會)/圖表blingbling閃光的/查一個數sql 寫了2000行的,才算是“高品質”,忽視了這些玩意對業務到底有沒有用,結果自然是鬧笑話了。

前幾天還有個同學急匆匆來問,說他們建了流失使用者預測模型,結果營運表示:“你們搞着幹啥?預測了我也不知道咋用!”然後項目就黃掉了……這就是典型的閉門造車結果。

那要怎麼弄,才能中業務痛點呢?

二、找準核心需求

資料分析對業務,是個“随風潛入夜,潤物細無聲”的事,往往有資料看得時候大家不覺得很厲害,但是沒資料看了,就有人會着急。是以想找到業務的痛點,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,對方部門最關注什麼問題,最缺什麼資料。

常見的缺資料的情況有四種:

  1. 基礎資料都沒有,迫切想看到數
  2. 有資料但不知道怎麼解讀,幹着急
  3. 有資料,有解讀,想進一步驗證想法
  4. 有資料,有解讀,想進一步做預測

接業務方需求的時候,一定要清晰真實需求。比如“使用者畫像”,可能上項目時就是嘴上一說,到底是業務不清楚使用者現狀,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,中間過程也要逐漸清晰,不然夯吃夯吃打了一堆标簽再被人質疑“你這有啥用!”那就是啞巴吃黃連了……

三、報表型項目的要點

報表型項目數量最多,但最容易被資料分析師們忽視,很多新人總嫌棄它技術上不複雜。但實際上,報表型項目是最容易出成績的,關鍵在于:做上司們關心的,上司們看得見的。接需求的時候,區分報表使用人,優先把上司們需求做可視化,讓上司們直覺感受到資料。

并且,通過報表型項目,可以有效鑒别業務方合作态度。如果業務方态度好,那麼可以深入合作。既然已經有了業務監控報表,那麼下一步就可以做業務走勢異常分析。先記錄非業務主動行為産生的異常點,之後再深入分析:

  • 多大幅度變化算異常
  • 是什麼因素導緻的異常
  • 如何通過資料提前發現異常

有了這些積累,就可以進一步做自動化異常提醒+問題診斷,讓單純的資料展示更上一層樓,同時能為後續深入分析打好基礎。

7步走!做出高品質的資料分析項目

四、分析型項目的要點

在很多人原始印象裡,資料分析就應該是拿到一堆數字,然後般若媽咪哄一通分析,告訴業務三句話,讓業務多賺18萬!

是以往往人們對分析型項目期望甚高。但實際上分析型項目特别容易踩雷。對業務不夠了解,缺少監控資料,缺少異常分析的經驗,都會讓問題分析流于表面。做項目時“雷聲大、雨點小”是常态。

是以,分析型項目在報表型項目基礎上孵化出來,成功率比較高。如果發現業務方對問題本身監控不足、認識不清,可以退回到報表型項目做起。有了一定積累後,想見效,最好的辦法是先共識業務假設,搞清楚業務方到底對啥沒信心,對啥有信心。證僞比證真容易,直接驗假設更容易出結果。

如果問題涉及太多難以量化的疑難雜症,還有個解決思路,就是把問題轉化成測試型項目。直接看業務方手頭有什麼解決問題的辦法,然後測試那種辦法管用。這樣也能輸出解決問題的方案。

7步走!做出高品質的資料分析項目

五、測試型項目的要點

測試型項目相對容易成功,本質上看,測試也屬于“業務沒資料,特别想看個資料”的情況。隻不過要注意的是,到底要測啥,得事先想清楚了。在測試中最重要的就是:對影響結果的因素有前期了解,測試想測的關鍵因素,控制其他幹擾項。

是以,一般頁面設計測試容易成功,對消費結果測試容易亂套。因為頁面設計測試點少,容易出準确、穩定的結果。但影響消費結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,關鍵幹擾因素沒排除等原因導緻結果失靈。

7步走!做出高品質的資料分析項目

是以,在做測試前,基礎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,能有效提升項目品質。

六、預測型項目的要點

預測型項目的關鍵在于:确認真實的預測需求,避免盲目賭命式的“我要100%精确”。不但做不到,而且沒意義。比如開篇講的流失使用者預測,如果營運是全量投放資源召回流失使用者,那把目标改成預測:“哪些人自然會回流”這樣就能節省經費。

如果營運想擷取最大效果,可以把目标改成:“使用者預計響應哪種方式的召回”這樣可以做多輪推送最大化喚醒使用者。總之,先搞清楚營運的計劃再下手,比自己閉門造模型管用的多。

七、儀式感很重要

資料分析項目特别需要儀式感!因為資料分析成果很少能成為白花花的銀子,等年底做總結的時候可能大家都忘得差不多了。是以一定要做足儀式。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。

項目結束彙報時專門約上大老闆,彙報完合影留念。項目成果盡量上BI,專門做個《資料資産大屏》擺在老闆辦公室裡,每周滾動一下,又新累積了多少多少資料,助力業務産生多少多少效益。《雙十一作戰大屏》當然要擺上,而且記得拍照,記錄下同僚們在大屏前歡呼的盛況……

具體方法還有很多,大家可以根據自己企業的風格酌情采用,不過核心思路隻有一個,就是多團結同僚,多搞會議,多上系統,不要默默交個ppt,交個excel,交個csv了事。裡子都辛苦做出來了,面子一定要做足!

寫到這,肯定有同學想問:“那麼面試的時候怎麼展現項目品質高呢?”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,有可能實際工作業務方很喜歡的東西,對方企業覺得:“這個很一般呀,不過如此嗎!”想打動面試官,需要另一個套路。

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