你值5K还是15K实战案例，测测你的分析功力

ml20170502 2023-05-04 20:57:06

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本文源自陈老师遇到的真实案例。

老板说：“我们今年准备参加展会，做一年。以前我没参加过，没关系，这里有一份展会数据，你回去分析下哪些有价值，后边组织的时候有个指导”。现在你收到任务了，咋办？

一

屏

幕

思

考

时

间

第一步：拿到问题，先干什么？

5K表哥：“好嘞，我回去研究一下数据”

第二步：看到数据，思考什么

5K表哥：“恩，我是用层次分析法评价呢，还是建一个模型呢？要用什么模型呢？有没有模板可以参考呢？哪里有模板呢？”

15K分析师：“这个数据是从哪里来的？谁统计的？预计参与人数怎么预计？”

第三步：数据不够，要怎么办？

5K表哥：“回到眼前，这数据也太少了吧，手头的表格只有展会名称，举办方，参展预计人数，展会级别，展会主题等几个字段，好像也分析不出什么来”

15K分析师：“经查，数据是可信的，还可以用。看起来这里还有些字段可以做处理，比如展会参展人数，找一些参加过展会的人了解，1万人以上就算大型了，5千左右算中型，那可以先分个大中小。组织者级别可以分成高级，中级，初级。恩恩，还有其他一些字段，处理完再说。”

第四步：抓着数据，怎么分析？

5K表哥：“额，不知道咋分析，拍脑袋好了”

15K分析师：“依据现有的信息，可以列举三个假设：”

假设1：展会人数多的，成单量会高

假设2：展会级别高的，成单量会高

假设3：展会组织者专业度高的，成单量会高

依据这三个假设，可以先建议ABC三场会议参加，预计A的成单量最好，未来以A为成单参照。现场参与人员，需协助收集XXX信息，以辅助事后分析。

第五步：事后总结怎么做

虽然目前还没有真实开展，但是可以预计到，未来的总结会这么做

5K表哥：“额，谁有展会活动的总结模板啊，求一个模板”

5K表哥：“老板又说我考虑的不周全，可是数据就这么多啊！怎么周全”

5K表哥：“老板又让我修改，我快崩溃了，改了16版了”

15K分析师：“针对预期成单目标，本次达成率为x%，达成目标”

15K分析师：“对比两次活动，可见XX假设是不成立了，展会专业度比人数更有利于成单”

15K分析师：“未来可集中向专业度高的行业性展会，预计节省参展成本X万元，增加成单XXX万元”

——全文当然还没有完——

所以差别在哪里？差别就是等靠要和主动性的区别

差别是优秀的数据分析师不但有良好的职业知识，更有优异的职业素养

这种职业素养体现在九个方面：

收到任务时

目标明确：凡事必有一个目标，不能含糊，不能一锅炖，不能高大全。目标不清是万恶之源。

目标清晰：可量化，可追踪，可对比。可量化才能分析，不可量化是扯皮之源。

目标聚焦：有先后，有重点。如果有两个目标，那么两个之间要排先和顺序，如果有三个，三个必须要有重点。越多的目标，意味着事情本身越难达成，也意味着分析时候会越混乱。

数据处理时

清晰含义：清晰名称-来源-计算方式。避免歧义，防止错误是一切分析的基础。

重视收集：尽可能收集数据，提高质量。没有数据确实很难分析，优质的数据能极大的帮助分析，不加管理的垃圾数据只会把分析带沟里去。

解读含义：分类解读，找到数据后业务含义。很多分析师被业务部门嫌弃，就是因为只知道出数字，不懂得解读数据背后的含义。月消费10000和高消费群体，对业务部门是完全不同的两个概念，只有多多找含义，才能更好地找到数据的价值。

输出报告时

树立标杆：树立明确的评价标准。凡是涉及到“好”“坏”“高”“低”的，一定要有参照物，一定要有标杆，因为本身这些词语都是相对比较的词，而且很大几率和领导的个人看法有关系。如果不设标杆，在事后总结评估的时候就会陷入无休无止的口水战和扯皮里边去。

明确假设：设计待数据验证的假设。有了假设，分析的时候才容易总结，才容易看出来哪些路子是容易走通的，哪些是可能有坑的，才能在多次实验中沉淀下经验。

逐步迭代：每次分析，不断验证假设，沉淀经验。经验是越积累越多，越积累越丰富的。好的分析师知道把每一次经验总结起来，让自己的判断越来越准。

数据分析师的本质就是：用数据和逻辑代替拍脑袋，用系统和科学取代神秘主义，因此9条要点中有7条都和清晰明确有关。

数据分析师的价值在于：以数据指导工作，从数据找到方法。因此不能仅仅就数论数，而是要看清楚数据背后的含义，找到业务部门思考的脉络，这样才能让分析更接近业务部门的需求，让建议更贴合实际情况。

数据分析师的要求是专业，专业不仅体现在懂计算，懂代码，懂操作，更体现在深入全面的考虑问题，循循善诱的解答问题，因此面对业务部门的咨询的时候，保持头脑冷静，保持耐心，抽丝剥茧的问话，本身就是专业性的体现。

与大家共勉。

作者介绍：陈老师，在咨询行业打拼了9年，在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战，天善智能特邀专家。数据分析职场路上有困扰吗？不妨到《数据分析师八大能力培养课程》https://edu.hellobi.com/course/272 里聊聊！视频课程特色：从真实数据分析工作场景出发，训练实战能力启发式教学+大量实际操练，培养属于自己的能力不依赖于某个具体技术，也适合对数据分析感兴趣的学生、业务部门人士学习

每一个HTML文档中，都有一个不可或缺的标签：<head>，在几乎所有的HTML文档里，我们都可以看到类似下面这段代码：

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