資料分析師八大能力之二；溝通需求的能力
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1.資料需求
什麼是資料需求？資料需求就是用資料來描述一個具體事務的需求。比如週報，每週的資料變化趨勢是怎樣的？領導主要看銷量和利潤，所以資料需求必須滿足領導的需求,讓領導看到銷量和利潤。總的來說，資料需求可以概括為幾個基本內容：
- 取數的物件。比如某APP，某種服務等。
- 取數的指標：比如PV，UV等。對於某些不太清楚地指標，比如資產，還需要分為工資收入，房產，股票，當然還有貸款金額等。
資料表 + 時間要求 = 完成的資料需求
什麼是要求？又什麼是需求呢？
今天領導讓做一個高階使用者的分析，這是領導的要求。但我們要做的是什麼呢？我們要做的是滿足領導的需求，領導為什麼會需要做一個高階使用者的分析呢？哦，原來是要針對高階的使用者匹配合適的營銷策略。
事實上，資料需求，說白了就是一個業務部門的要求。一個有價值的資料分析師，應該是能參與到決策中的資料分析師，應該做的是資料分拆需求。
2.資料分析需求
資料分析，不僅僅是展示一個數據結果，比如每天寫的日報，環比增長多少，同比又增長多少，這些都是資料，不是資料分析。有很多人覺得自己寫的分析報告是資料分析報告，其實問一下自己如下這三個問題就知道了。
相信很多人都是不知道該怎麼回答的。比如怎麼評估一個女生是否適合結婚呢？
首先你要建立一個評估標準：月薪多少合適？年齡多大合適？人品如何？
然後，去驗證一下，他是否符合要求，值得託付終生？而我們常見的資料分析需求，有以下這些基本的形態。
3.溝通要點
瞭解什麼是資料分析需求後，下一個要做的，是看這個分析工作有沒有形成合力的評估標準。這就要求我們和業務方溝通時，弄清楚這些標準，畢竟建議和需求都是業務方的，最後執行也是業務方的，得不到業務方認可，業務方就不會去執行，再好的建議也沒有用。
3.1 評估類分析
對於評估類的分析需求，比如評價今日的日活算不算非常低，銷售量算不算下降等，都是評估類需求。它需要的溝通要點如下：
- 有物件。也就是評估的內容是針對某某部門的什麼業務，工作的。
- 有問題。評價做的好不好，得幾分，屬於什麼位置，這就需要標準了。
- 評價的標準有沒有確定。如果沒有標準，就先解決標準的問題。
- 當有多個指標時，權重應該怎麼確定？是按照已有要求確定，還是按照演算法給的權重判斷。
- 業務方計劃中的期望值是多少？
給出的總結一定要明確：因為對方是要你給他評估的，你首先要給對方一個期待的結果。
這個活動好不好？到底好還是不好？？？
3.2 原因類分析
原因類的問題，有一個非常大的陷阱，就是很多人提問題，在一開始就是錯的。我們作為聽者，也在一開始就被問題困住了。比如有老闆說：為什麼我們投放的廣告一點用都沒有？
如果不注意，我們下意識的反應，可能是找一下廣告投放沒用的原因。也就是，我們預設自己投放的廣告沒有用的。就像下面這個問題一樣：
看問題的我們，已經默認了英國超市食品比中國便宜了。可是，資料呢？
所以，我們所有的問題，都要基於事實的基礎之上。
當然，如果有假設，慢慢用資料驗證假設就可以了。沒有假設，就做探索性分析。所以原因類分析需求的溝通要點如下：
- 有物件針對什麼部門的什麼工作？
- 有問題。這個問題的原因是什麼？這個問題和其他什麼原因相關？
- 問題是不是真的存在？如果不是，就停止吧！如果是，就接著分析原因。
- 是否有假設？如果有，就用資料驗證假設？如果沒有假設，就做探索性的分析。
- 如果發現了這個問題，業務方一般會採取什麼措施？這時候要做的是縮小探索的範圍，聚焦到改進的措施上。
總結：對於原因類的需求—>這兩個原因到底有沒有關係？—>到底有沒有關係？
3.3 預測類分析
目前的演算法已經非常厲害了，可以算出房價，甚至股價，但如果業務方不認可預測的結果，也一樣沒有用。
- 有物件針對什麼部門的什麼工作？
- 有問題。XX預計會漲/跌？銷量預計多少？
- 預測前提必須儘可能清晰，對於特徵一定要描述清楚。
- 預測的基本前提，假設，業務方是否認可？比如因果關係，相關關係。
- 最後的結果，必須要有一定的容錯空間，可以給定一個比較準確得概率，而不是一個準確的數字。
總結：預計是多少？到底是多少？
4.需求管理
4.1 初級需求溝通
對於很多的臨時性取數需求，特別是在需求特別多，而且雜的時候，需求管理表的作用就顯示出來了。
別看這張表很簡單，當業務部門的需求特別多的時候，這張表可是有大用的。
首先，有了資料需求表，我們就可以把那些不重要，不緊急的事情先過濾掉，先解決緊急重要的事情。
其次，知道了是誰的需求，好確定優先順序呀！畢竟大老闆我們都得罪不起呀。
如果知道了需求的標題，我們就可以對業務部門的需求進行總結，歸納出固定的模板。甚至形成固定的報表，等快到業務部門需要的時候，把需求提前處理好，或者直接讓個BI系統的賬號，讓他們自己去看資料。這又能給我們省下不少時間。
同時，在業務部門提需求的時候，一定要確定好他們要的是分析需求還是資料需求。分析需求只要溝通清楚他們要哪些維度就好啦。如果是分析需求，那還要分三種情況討論，如下：
4.2 中級需求溝通
4.3 高階溝通需求
有用的資料分析，都是運作出來的，不是算出來的，這個過程需要和業務部門進行深入的合作。
1.問題分析
2.執行結果追蹤
3.業務經驗積累
4.資料模型積累
5.資料採集體系建設
6.指標體系建設
7.日常指標監控
8.業務溝通反饋
9.最後，再回到問題分析上
在這個過程中，我們還有很多可以改進的點，比如：
第一，當業務部門只要一個數據時，我們能不能提供一組相關的資料？
第二，從一堆原始的資料，到一個完整的統計結果。
第三，從一個孤立的結果，到一系列的監控指標
第四，在工作中隨時記錄問題，以及解決方案，經驗的管用範圍。
第五，主動地探索經驗背後的邏輯，產生問題的原因。
第六，不管在什麼情況下，都不要放棄獲取更多資料的機會。
5.小結
無論是什麼資料分析，都是為了回答如下的問題：
1.是什麼？主要的報表都是監控哪些指標？怎麼繼續深挖，找到其他更深入的指標進行分析？
2.為什麼？—發現問題後，找到了哪些原因，改進了多少？
3.會怎樣？預測了哪些業務的走勢？預測的準確度如何？預測之後做了哪些改進？
在實際的面試中，比起你說自己做了多少事，還不如直接像下面這樣說：
1.我用了什麼工具處理資料？
2.我處理的資料給到哪個部門使用？
3.部門使用時，我提供了一個什麼樣的結果或建議？
4.最後業務方有沒有采納我的建議？達到了什麼樣的效果？
管理好你的需求溝通表很重要。