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22 12月

首頁-萬達主管

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分類: 互聯網 作者:成都seo 發布時間:2019-12-22 10:54 圍觀: 177

首頁-萬達主管針對數據分析的 8 個狀態!

1. 新的需求

萬達主管數據分析工作流程的第 1 個狀態,就是忠實地記錄新的需求,純粹地站在需求方的角度,不加任何評判地收集原始的需求。

這個狀態借鑒了 ORID 焦點討論法的第 1 步,也就是真實地記錄客觀的事實。

關于 ORID 焦點討論法,我從網上查了一些相關資料,看到下面這個例子,感覺比較恰當。假設昨天晚上在下班的路上,我遇到一條狗(O 事實),當時我很害怕(R 感受),心想應該怎么辦(I 思考),為了避免被狗咬,我最終決定繞路走(D 決定)。

2. 需求確認

需求確認是分析任務成敗的關鍵,針對不同的情況,應該采取不同的對策。

第 1 種情況:需求方無法清楚描述問題。

萬達主管老師說,這類需求方的專業技能不合格,會禍害上下游,「fire」掉就可以了,絕對不可以手軟。

關于「fire」這個英文單詞,有「開除」的意思,不過我理解劉思喆老師在這里表達的應該是「拒絕」。

對于一般的數據分析師而言,需求方可能就是自己的老板,恐怕沒有「開除」的勇氣。遇到這種情況,我個人建議加強溝通交流,主動多問一問具體情況,搞清楚需求方的真正意圖。

第 2 種情況:需求方將很多問題混雜在一起。

這種情況非常普遍,數據分析師需要應用 MECE 原則,幫助需求方梳理業務,變成相互獨立、完全窮盡的問題,并了解其中的主要矛盾和次要矛盾。

第 3 種情況:需求方無法和數據進行映射。

這種情況也相對比較普遍,一般企業是通過「角色前置」來緩解這個問題,比如設置「產品經理」的崗位角色。不過有的時候,前置的角色可能不合格,這就需要萬達主管數據分析師在「數據確認」環節給予專業的建議。

第 4 種情況:需求方提出了錯誤的數據需求。

想象一下,數據需求本身就不對,你作為數據分析師,居然漂亮地執行完成了……結果需求方不滿意,又提了一遍,后面可能還有第三遍……最終需求方可能很不滿意,數據分析師吃啞巴虧。

當出現這種情況時,建議數據分析師在執行之前,先進行合理的溝通,指出數據需求本身的不當之處。

第 5 種情況:需求方無法預判可能的分析結果。

這種情況很正常,畢竟很難碰到非常完美的需求方。我認為此時萬達主管數據分析師應該多一些包容和理解,多站在對方的角度看問題,自己先學會預判,然后再幫助對方學會預判,為對方排憂解難。

假如遇到需求方不僅掌握業務和數據之間的關系,而且懂得利用數據分析的結果,來指導下一步的行動,那么數據分析師應該好好珍惜。

3. 數據確認

當需求確認清楚之后,接下來需要確認數據源,可能會遇到 3 個問題。

第 1 個問題:期望的數據沒有存儲。

作為數據分析師,如果你能幫助改善這個問題,讓企業的數據更加完備,那么你的影響力將會得到提升。

第 2 個問題:數據分散在不同的位置。

在傳統企業,這個問題非常普遍,可能還沒有建立數據倉庫。對于互聯網企業,這個問題體現了數據倉庫設計的不完備。

如果不是經常性的問題,臨時解決即可。如果是經常性的問題,建議數據分析師主動了解底層的數據邏輯,編寫自動化的代碼,在可能的情況下,交付給數據倉庫團隊。

第 3 個問題:數據源錯誤。

這個問題非常致命,如果數據源不對,后面的分析結果可能造成誤導,讓需求方做出錯誤決策,后果不堪設想。

所以,數據分析師提高數據敏感度也很重要,萬達主管在做數據分析之前,一定要先確認一下,數據源是正確無誤的嗎?

4. 實現中

在需求實現的過程中,數據分析師要管理好自己的分析代碼。

以 Python 為例,盡量使用 Numpy、Pandas、Matplotlib 等比較成熟的包,用 Git 做好代碼的版本控制,特別注意代碼注釋和提交信息的可讀性和完整性,讓數據處理的每個步驟都清晰易懂。

另外,配合使用 Jupyter Lab 之類的工具,能大大提升數據分析的工作效率。

一方面,我們要把好的經驗和方法,沉淀為固定的流程步驟,實現工作的流程化。比如一個數據報表,用怎樣的格式和規范,讀者容易抓住其中最有價值的信息?

另一方面,我們還要實現流程的工具化。因為總有人會「偷懶」,總有人會逾越流程,總有人會偷偷地繞過流程。所以,我們要適應用工具來輔助流程的執行。

如果流程工具用起來不適應,怎么辦?

華為早年引入集成產品開發 (簡稱 IPD)的流程,大家剛開始也不適應。

任正非說了一句話:先僵化、后優化、再固化。

5. 交付

突出主要分析結論,這是萬達主管數據分析交付的重要內容。

如果分析沒有結論,就不能稱之為交付。

交付的內容,包括文字、表格、圖形等要素。文字表述要條理清晰,表格制作要標準規范,數據可視化的圖形要選擇合理。

6. 復盤

很多數據分析工作,最終停留在「交付」這個狀態,數據分析師交付結果之后,往往沒有去跟進后續的效果情況,沒有對分析的價值進行判斷,沒有進行復盤總結。

交付之后,不妨思考一下,我們通過數據分析,幫助需求方做出了哪些正確的決策?給企業帶來了哪些價值?與當初預期的目標相差多少?關鍵因素有哪些?假如重新再做一遍,怎么做才能做得更好?

在復盤總結的過程中,可以鍛煉萬達主管數據分析師對業務的理解能力和對價值的預判能力。

7. 等待

當你發現目前還不具備分析的條件時,那么可以選擇等待一下。

比如說,當需求還沒有確認清楚的時候,應該等待需求方有空的時候,把需求溝通確認清楚。當缺少必要的數據源時,因為巧婦難為無米之炊,所以也需要耐心等待。

當然,在等待的時候,可以先思考一下大致的分析方向,以便讓后面的實現過程更加快捷。

8. 拒絕

當需求肯定無法實現的時候,要明確地予以拒絕,不要給人模棱兩可的答復,此時要避免讓需求方有很大的期待,結果因實現不了而導致失望。

小 結

本文總結了萬達主管數據分析工作流程的 8 個狀態,

為了避免被貼上被動、低價值、重復勞動的標簽,數據分析師要主動完善自己的工作流程,優化自己的工作狀態。

最后,我把數據分析的 8 個狀態之間的流轉,用一張流程圖串聯了起來。

以上,萬達主管希望能夠對你有所啟發。

文章作者:卓仁SEO培訓
文章標題:首頁-萬達主管
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