寫給資料小白:怎麼讓你的分析結論超出預期,不再是廢紙一堆

語言: CN / TW / HK

“你分析的這些,我們早知道了!”

 

“能不能說點有前瞻性的?”

很多資料分析新手都會遇到這樣的抱怨,這是因為他們只會跑數,不會分析。太膚淺的分析,其實業務人員在前線就能夠感受到,如果咱們不能提出讓人眼前一亮的結論,那分析很可能淪為一次無價值的自嗨。

相信很多資料分析師都有過對自己的靈魂三問:我的分析怎樣才能被人重視呢?怎樣才能得到真正的認可呢?怎樣才能真正的落地呢?

本文提供5個方法,和大家聊聊如何讓我們的資料分析“超出預期”!

1、從問題出發

資料本身並無意義,放在具體的業務場景中才有意義,所以做資料分析時,要圍繞著分析目的進行。羅列資料是很簡單的,拿資料來做對比分析、關聯分析也不難,但這樣的分析沒有邏輯,沒有回答業務的問題,也沒有引導業務進行思考。

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所以一開始做分析時就要從具體問題出發,通常把問題解決了就達到了預期,在此基礎上做更深入的思考就能讓業務覺得“超出預期”。比如分析業績下滑,往更深了想可以聯絡到行業週期、競品情報分析等。

2、結合業務實際

資料分析的結論最終要應用於業務實際,很多人在做最後的結論和建議時,只是把分析的結果簡單重複了一遍,或者只是對行業趨勢做了簡單的判斷,沒有對業務有什麼實質的建議,最終得出一些“正確的廢話”,沒有參考價值。

寫給資料小白:怎麼讓你的分析結論超出預期,不再是廢紙一堆

 

很多人會覺得自己是IT人員,不懂業務是正常的,給出分析結果讓業務人員再分析不就得了。這樣的想法並不妥當,資料分析師的最大價值是作為資料專家對業務給出獨到的見解,大多數的業務人員及決策層並沒有足夠的資料專業素養,如果讓他們進行二次分析,可能分析結果還和一開始想的一樣,這樣資料分析師的價值體現在哪裡呢?

有經驗的資料分析師,一定是熟知公司業務的,在分析時會結合業務實際,通過嚴謹的推理得出來有針對性的決策建議。那分析師怎麼熟悉公司業務呢?我的建議是多去一線,觀摩業務全流程,並在和業務人員對接需求時多交流,多問為什麼。

3、結論可落地

再正確的結論和建議,不能落地就是空談。做分析報告時除了要結合業務實際,也要思考是否給出了可落地的建議。比如,咱們通過分析得出本月app活躍率降低了,這時候如果簡單得出需要提高活躍率的結論,說明還是個新手。

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通常,有經驗的分析師,在發現問題後會深入分析。比如上面這個例子,就要先分析是有規律的還是突發的,是否在計劃內,波動幅度是否在可接受範圍內,是外部原因還是內部原因,關聯指標項的資料變化是怎樣的。

明確了這些問題,就可以給問題定性,然後就可以提出針對性的建議了。

4、大膽指出問題

俗話說,當局者迷。業務人員長期身處一線,有時會放大業務中遇到的小問題而忽視大趨勢上的背離,有時也會因為“屁股決定腦袋”得出錯誤的結論,這時候就需要資料分析師從客觀的角度提出意見。

資料分析師的優勢之一,就是不用對業績負責,所以對業務的判斷更加客觀,更能從全域性的角度發現深層原因,最終得出的結論可能會和業務人員的結論完全相反,甚至可能將問題矛頭指向業務人員,但這也是資料分析師的價值所在。

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比如,對一次拉新活動做資料分析,儘管業務對環節做了很多優化,看到的結果是拉新人數和留存率不斷新高,但分析發現整場活動的獲客成本也在增長,而且相比於之前活動,本次活動的增長率已經疲軟,整體來看投入產出比是不划算的。這時候就應該提出建議暫停或進行調整或者下次策劃新的方案。

5、報告令人信服

要想分析結論能真正落地,就要學會“說服”的藝術。除了在分析過程中保證邏輯清晰讓人挑不出毛病,在彙報過程中還應該讓受眾更容易接受分析結論。

資料視覺化是非常好的一種辦法,用圖表代替大量的數字,有利於更直觀傳遞資訊,很多分析師都會用,但如果想做出“超出預期”的彙報,那就需要專業的資料分析工具出場了。

拿我常用的FineBI來說,不僅內建大量豐富的圖表樣式滿足各種分析場景,多個圖表之間還能實現聯動分析。比如我們點到某關鍵資料,就可以看到關聯圖表的變化,這樣就可以隨時對關鍵資料進行具體分析。

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再比如地圖向下鑽取,點選地圖中的某個區域,右側會顯示出該區域詳細的表格和圖表資料,不需要在多個PPT中來回切換。

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我們甚至可以用FineBI製作一張“駕駛艙”大屏,讓受眾快速get到分析結論,還能根據需要進行自助分析,直觀生動,這樣的彙報誰不愛呢?

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在FineBI中,這樣的一張讓人眼前一亮的大屏只需用滑鼠拖拽就能完成製作。

最後我想說,做資料分析就是個積累經驗升級打怪的過程,沒有能直達終點的方法。面對每一次碎片化的需求,如果能多多思考和積累經驗,拿出有誠意的分析成果,何愁不得到他人的認可呢?

分析工具和資料分享

最後,分享一下分析工具,回個“資料分析”就能獲得資料分析工具!

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