大家經常找我感慨：“忙來忙去，感覺都是常規數據報表，連個拿得出手的項目都沒有！”那到底高質量的數據分析項目該咋做？

怎樣算高質量

想回答這個問題，得先明確：啥叫“高質量”項目。從本質上看，數據分析是個支撐型崗位，工作質量高不高，主要由被服務的部門決定。如果是在企業里工作的話，主要看管理層/業務部門的評價意見。如果在面試時，則主要由面試HR/用人領導評價。摸清對方的需求，擊中對方的痛點才是關鍵。

經常有同學在這里犯迷糊，覺得：用了線性回歸模型的（復雜的模型不會）/圖表blingbling閃光的/查一個數sql 寫了2000行的，才算是“高質量”，忽視了這些玩意對業務到底有沒有用，結果自然是鬧笑話了。

前幾天還有個同學急匆匆來問，說他們建了流失用戶預測模型，結果運營表示：“你們搞這干啥？預測了我也不知道咋用！”然后項目就黃掉了……這就是典型的閉門造車結果。

那要怎么弄，才能切中業務痛點呢？

找準核心需求

數據分析對業務，是個“隨風潛入夜，潤物細無聲”的事，往往有數據看的時候大家不覺得很厲害，但是沒數據看了，就有人會著急。

所以想找到業務的痛點，最好不要強行推銷：“我有一個人工智能阿爾法大狗子模型，百測百準，客官您要不要試試！”而是先看，對方部門最關注什么問題，最缺什么數據。

常見的缺數據的情況有四種：

1、基礎數據都沒有，迫切想看到數

2、有數據但不知道怎么解讀，干著急

3、有數據，有解讀，想進一步驗證想法

4、有數據，有解讀，想進一步做預測

接業務方需求的時候，一定要清晰真實需求。比如“用戶畫像”，可能上項目時就是嘴上一說，到底是業務不清楚用戶現狀，還是想基于畫像做啥動作，一定要了解清楚。項目開始時不清晰，中間過程也要逐步清晰，不然哼哧哼哧打了一堆標簽再被人質疑“你這有啥用！”那就是啞巴吃黃連了……

報表型項目的要點

報表型項目數量最多，但最容易被數據分析師們忽視，很多新人總嫌棄它技術上不復雜。但實際上，報表型項目是最容易出成績的，關鍵在于：做領導們關心的，領導們看得見的。接需求的時候，區分報表使用人，優先把領導們需求做可視化，讓領導們直觀感受到數據。

并且，通過報表型項目，可以有效鑒別業務方合作態度。如果業務方態度好，那么可以深入合作。既然已經有了業務監控報表，那么下一步就可以做業務走勢異常分析。

先記錄非業務主動行為產生的異常點，之后再深入分析：

• 多大幅度變化算異常
• 是什么因素導致的異常
• 如何通過數據提前發現異常

有了這些積累，就可以進一步做自動化異常提醒+問題診斷，讓單純的數據展示更上一層樓，同時能為后續深入分析打好基礎。

分析型項目的要點

在很多人原始印象里，數據分析就應該是拿到一堆數字，然后般若媽咪哄一通分析，告訴業務三句話，讓業務多賺18萬！因此往往人們對分析型項目期望甚高。

但實際上分析型項目特別容易踩雷。對業務不夠了解，缺少監控數據，缺少異常分析的經驗，都會讓問題分析流于表面。做項目時“雷聲大、雨點小”是常態。

因此，分析型項目在報表型項目基礎上孵化出來，成功率比較高。如果發現業務方對問題本身監控不足、認識不清，可以退回到報表型項目做起。有了一定積累后，想見效，最好的辦法是先共識業務假設，搞清楚業務方到底對啥沒信心，對啥有信心。證偽比證真容易，直接驗假設更容易出結果。

如果問題涉及太多難以量化的疑難雜癥，還有個解決思路，就是把問題轉化成測試型項目。直接看業務方手頭有什么解決問題的辦法，然后測試哪種辦法管用。這樣也能輸出解決問題的方案。

測試型項目的要點

測試型項目相對容易成功，本質上看，測試也屬于“業務沒數據，特別想看個數據”的情況。只不過要注意的是，到底要測啥，得事先想清楚了。在測試中最重要的就是：對影響結果的因素有前期了解，測試想測的關鍵因素，控制其他干擾項。

因此，一般頁面設計測試容易成功，對消費結果測試容易亂套。因為頁面設計測試點少，容易出準確、穩定的結果。但影響消費結果的因素太多了在做測試之前沒想清楚，很容易因為測試方案之間可比性不高，參與測試群體差異大，關鍵干擾因素沒排除等原因導致結果失靈。

所以，在做測試前，基礎分析工作是很必要的，梳理清楚到底哪些因素會有影響，幾套測試方案之間差異點到底有多大，能有效提升項目質量。

預測型項目的要點

預測型項目的關鍵在于：確認真實的預測需求，避免盲目賭命式的“我要100%精確”。不但做不到，而且沒意義。

比如開篇講的流失用戶預測，如果運營是全量投放資源召回流失用戶，那把目標改成預測：“哪些人自然會回流”這樣就能節省經費。如果運營想獲取最大效果，可以把目標改成：“用戶預計響應哪種方式的召回”這樣可以做多輪推送最大化喚醒用戶。

總之，先搞清楚運營的計劃再下手，比自己閉門造模型管用得多。