本文轉自知乎

作者：空白白白白

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資料分析師一開始當然能做幾個有趣的分析，但是長期做資料分析工作，想法總會枯竭，尋找分析思路就變得異常痛苦。可以這麼說，分析思路直接奠定了資料分析結論的準確性和實用性。因此，懂得如何尋找資料分析思路是每個資料分析師必須具備的能力。
那麼面對一個業務場景，通過什麼樣的方式才能夠尋找到正確的資料分析思路呢？在我看來，所謂正確的分析思路，本質上就是站在一定高度的業務思維邏輯，因此資料分析思路更多考量的還是一名資料分析師對業務的理解和眼界。這裡，我將自己過去總結的方法分享出來，希望對大家有所幫助。
由淺至深分成五類：角色扮演、業務指標、現成模型、公司戰略、行業發展

1、角色扮演
這個方法就是嘗試把自己“扮演”成公司不同的角色，站在他人的視角上來尋找有哪些需要進行資料分析的點。用這種方式能夠找到的資料分析思路往往是對方最需要的，自然也就具有更高的價值。比如，你可以把自己扮演成公司的銷售、投資人、運營、財務、客戶、供應商等，站在這些視角尋找有哪些有幫助的分析思路。

我在之前的一家公司就這樣做過。當時把自己放在銷售的角色上，發現公司對於潛在客戶的收集和分析非常缺失，這樣就影響了整個公司的銷售效果。於是從這個角度出發，專門去相關網站爬取資料，通過地域、規模、員工人數等方面去分析，找出最有可能購買我們服務的潛在客戶。最後這個分析結果得到銷售團隊的極度認可，提升了公司銷售業績。
用這種方法做角色扮演的時候大家一定要儘量貼近角色的日常生活，只有這樣才能發現最有價值的分析思路。

2. 業務指標
這個是非常常見的分析方法。比如公司這個月的銷售指標下降了，那麼你就著手去分析指標下降的原因；同樣，如果指標上升了，也去分析原因。一個公司的指標往往比較標準，比如利潤率，銷售額，客戶增長等等。所以這樣的方法比較通用，也比較簡單。
在分析指標時有一點一定要注意，就是除了分析出原因外，最好還要給出解決方案。比如分析發現客戶數近期有下降，那麼除了給出原因外，還要給出增加客戶數的方法以及這些方法背後的資料模型推理，形成一個完整的故事。

3. 運用一些現成的模型
大家想好方向之後會遇到一個問題，那就是到底應該從幾個維度用什麼樣子的模型來做分析呢？這個時候就體現一名資料分析師的基本功了。其實資料模型中包含了很多對於基礎資料分析的思路，這些思路雖然比較單一，但哪個出彩的思路不是由單一的組合而成呢？
除了熟悉模型外，熟練的掌握資料分析的工具也能很大的幫助資料分析的驗證。資料分析思路是需要打磨的，特別是剛剛產出的分析思路更需要通過資料去驗證和調整。這個時候一個方便快速的資料分析工具會起到很重要的作用。
現成模型參考我的首頁寫的一些模型分享文章，大家可以拿去使用。

4、從公司的戰略入手
很多資料分析師都有一種自卑心理，總覺得自己就是一個小兵，是一個底層，沒資格也沒必要去思考公司戰略層面的問題。其實這是非常錯誤的。一名資料分析師其最本質的價值就是去用資料驅動業務增長。而每一項業務本質上是公司整體戰略的支撐，換句話說，一項業務如何發展是由公司整體戰略決定的。
舉個例子，公司在擴張期時，公司戰略時快速擴張市場，那麼所有業務的目標就是快速擴充套件。而這個時候你去研究如何降低公司成本，即便你的資料分析再準確，思路再清晰，但對於時下的公司而言毫無意義，那麼這份資料分析報告的價值就等於零。再比如，公司馬上迎來融資，你要查好VC關注哪些指標，自己做出分析，有些不達標的如何改善。或者你的公司馬上要推新產品，你可以分析同類產品的市場份額等等
所以，如果想讓你的分析有價值，一定要選對分析思路的方向，而這點就要求你充分的理解公司的戰略。

5、 隨時關注行業層面的資訊，並從中獲取分析靈感。
當你能夠站在公司戰略層面去思考問題時，就一定會遇到一個問題，那就是公司戰略到底應該如何制定。這個是一個非常大的話題，我們在這裡不展開。其實除了AT級別的公司，大部分公司都是追隨行業的潮流而動的，因此如果能夠提前瞭解到行業最近的動向，並提前做好準備，那麼你的分析就能夠從支撐戰略提升到決策戰略了。推一萬步說，即便你不能站在浪頭引領時代，也能夠走在一條正確的道路上，不會走歪了:)

比如在當下中美對抗的大形勢下，很多行業和公司的發展路徑都會發生重大的轉變。如果你們公司正好是做一個進出口的公司，那麼現在未來可能遇到的情況做一個分析，比如美國對你公司所在行業的產品提升關稅1%個點，對於你們公司的產品的銷售量和利潤有什麼影響，公司內部從哪些方面可以降低成本等。大家想想，當你拿出這樣的分析報告給到老闆的時候是什麼效果。
所以，大家平時多多關注行業網站，多多閱讀行業資料分析報告做好積累，厚積而薄發，升職加薪就在眼前:)。

最後，閃閃發光的資料分析思路永遠都只會來自你自己的頭腦，而非領導的指示。資料分析師不但是一名“實現者”更加是一名“思考者”，這也是為什麼資料分析師的薪資橫跨那麼大，特別是懂行業、有商業頭腦的資料分析師更是鳳毛麟角。