数据分析师会遇见的8大经典问题!

时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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在做数据分析的过程中,你可能会被业务方、被领导等人的一些问题“难倒”,而这些问题产生的根本原因,可能还是在于其他相关人员对“数据分析”这件事不够了解。具体而言,数据分析师可能会遇到哪些问题,又可以如何解决?本文便进行了一定总结,一起来看看吧。



做数据的同学们,你们在工作中被刁难过吗?有哪些问题是经常遇到,又让人恨得咬牙切齿的呢?从之前同学们吐槽的话题里,我精选了8个高频问题,今天一起来看一下。注意!前方高能,准备好降压药~

问题1:“不就是一个数吗,为啥要这么久?”

这个问题很常见,大部分人并不知道“一个数”到底意味着啥,而上幼儿园第一个学的就是数数,所以让人误以为“搞一个数”和数数一样容易。

想解决问题,首先得向业务宣传,数据是咋来的,丫不是从天上掉下来的。并且建立一套标准,坚持不懈地向业务宣传:

  1. 哪些是需要重新采集的;
  2. 哪些已采集但未清洗、不可用的;
  3. 哪些可用,但是查询条件很复杂的;
  4. 哪些可用,且查询简单的;
  5. 哪些不用查询,有固定报表输出的。

在宣传的时候,同步宣传:想快速响应,就坐下来谈需求,固定成报表。这样既能提升业务认知,又能多安利我们的BI系统,把BI的使用率搞上去,把零散、临时需求干掉,才是长期解决之道。

注意!宣传的时候,不要发那些《腾讯/字节/华为大数据应用之道》之类,描述大数据多厉害的文章,只会吊高业务的胃口。应该多转发一些大数据/数据仓库/数据治理/数据分析的书单、技能树一类,让他们直观体验下“卧槽,这个东西这么复杂呀!”

问题2:“我们的数据可大了,都在那里了,抖音为什么卖广告你为啥分析不出来?”

这个问题和上个问题是同胞姐妹,本质都是领导不懂数据,以为有几个数字就是“大数据”了。

这个问题还有个面孔,就是招(hu)聘(you)你进来的时候,领导语重心长地说:“我们的数据很大,都在那了,就差你分析了”,这时候一定小心,他们的数据八成是没有清理过的,商品编码、订单号都很乱的交易数据。如果再加上“没有数据团队”,或者“你自己孤悬于数据团队以外”这一条,请谨慎入职,你会被PUA到怀疑人生的。

问题3:“数据不是数据分析的事吗,为啥要我参与?”

注意,这一句是疑问句,不是反问句。业务有可能真的不知道,他和数据有啥关系。这时候需要我们耐心指引一下:

  1. 得先采集,才有数据;
  2. 采集数据需要业务流程;
  3. 用户基础信息得收集才有;
  4. 页面要埋点才有用户行为数据;
  5. 商品信息得标准化维护,否则我们看不懂;
  6. 供应商信息、物料信息、活动信息、优惠券信息同上;
  7. 如果业务上活动时候乱套用一气,数据分不出来哪个是对的;
  8. ……

总之,详细陈述利弊,尽量争取业务支持。说到口干舌燥业务还是不搭理,记得写会议纪要,事后数据深圳整合营销培训乱成一团麻,这也有人背锅不是……

如果这一句是反问句,那么处理方法参照下一条。

问题4:“你跑你的数去,你问那么多干嘛!”

这个问题有两种形态。形态一是业务找到我们拿数,却说不清取数口径。这个时候不管对方态度多凶,必须要事先确认清楚,事先不确认清楚事后他照样会怪你:“取得都不准!你做的都是错的!”如果对方实在是既凶又蠢,那就拿数据字典让他勾选到底看啥指标,看多久的。

形态二是事后我们想主动了解业务,结果碰一鼻子灰。注意!有些业务部门的人就是很难伺候,所以不强求所有的业务都配合,如果他真的不想沟通,就和他公事公办,换个人再沟通。一般有一两个部门合作良好,其他部门对付对付就差不多了。

问题5:“你做的这个,我早知道了,有没有深入的分析?”

这个问题和上一个问题是同胞姐妹。都是业务合作态度差导致的。你都不告诉我你知道了啥,我咋知道你有么有知道呢?只要我们主动沟通过,那责任就不在我们这边。如果我们没有沟通过,那下来反思反思,多积极沟通直到鼻子碰灰为止。

其实这里可以有个双赢解:业务事先给分析假设,数据分析事后验证假设。不但能直插业务最关心的问题,而且能帮助数据了解业务的思路,最后双赢。不过这需要业务部门有合作意识,大家可以择人行事。

问题6:“你预测得到底准不准?”

这个问题永远有人问。注意!不要和他争论“80%、90%,95%哪个算准”。这就上套了,后边但凡业务出点问题,他都会怪到你头上“你预测得不准啊,我商品毛利才5个点,你预测95%准有啥用!都怪你!”



这个问题的本质是:业务拿到预测要干啥?!

  • 如果先预测自然趋势,业务再基于自然趋势判断,那最后结果是被业务行为干扰过的,肯定和预测不一样。
  • 如果是先考虑业务行为,再预测结果,那业务得先告诉我们他们要怎么做,否则肯定预测不准。
  • 如果预测的指标跟业务没关系,那业务做得不好就不应该怪到预测上(都说没关系了,还想甩锅呢!)

当然,最理想的状态是:预测会有问题,经过业务努力没有问题,然后业务表扬数据分析及时发现了问题,数据分析表扬业务行动有效制止了问题,相互吹捧它不香吗,何必相互伤害。

问题7:“你要是能预测得100%准,我肯定能把业务做好!”

这个问题也有同胞姐妹,比如“我做得不好,都怪数据分析不能100%精确锁定问题”,总之业务做不好,锅是数据的,业务自己没责任。

很多同学会反问:“我哪里分析得不精准了!”这就上套了。不要和这些人争论分析的细节,争论到最后,他总会怪到你头上,诸如:“你为什么不能100%精准分析出来用户会在哪一天哪一秒钟打开APP!”除非我们有魔法水晶球,否则这些是做不到的。

最好的办法,是借力打力。注意!老板们是很讨厌这种推卸责任的业务的。所以比较好的处理办法,是做分层分析,多总结成功业务的例子。同样的数据分析支持,为啥别人能做好,为啥偏偏就你做不好。把矛头引到“你为啥比不上别人”,引到“业务该怎么做”上,这样不但能避免甩锅,还能脚踏实地地解决问题。

问题8:“你怎么证明,你做的分析和公司业绩提升有关系!”

这个问题一般在考核绩效的时候才冒出来。听到问题的时候,都会让人恨得咬牙切齿,好想骂一句:“当初求数像条狗,看完数据嫌人丑!”不过一般这么问的都是领导,除了怒而辞职外,有没有更好的办法呢?

其实支撑类职能,都会多多少少遇到这一类问题,本质上就是作为“工具人”职能,都是用到的时候才觉得有用,没用的时候就忘了。想解决问题,得从绩效评估源头入手,不但要有合理的评估标准,还得有心机地多制造一些“美好瞬间”,让领导们看得见,记得住。

数据分析师会遇见的8大经典问题!

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