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本文源自陈老师遇到的真实案例。
老板说：“我们今年准备参加展会，做一年。以前我没参加过，没关系，这里有一份展会数据，你回去分析下哪些有价值，后边组织的时候有个指导”。现在你收到任务了，咋办？
一
屏
幕
思
考
时
间
第一步：拿到问题，先干什么？
5K表哥：“好嘞，我回去研究一下数据”
15K分析师：老板，我们做展会的目标是什么啊？是准备促业绩，还是做推广？促业绩我们考核意向成单还是实际成单？做推广，我们如何考核推广效果？是微信关注人数、还是获得销售线索数，还是……？如果两个都有，哪个更重要？如果一定要丢一个会丢哪个？
第二步：看到数据，思考什么
5K表哥：“恩，我是用层次分析法评价呢，还是建一个模型呢？要用什么模型呢？有没有模板可以参考呢？哪里有模板呢？”
15K分析师：“这个数据是从哪里来的？谁统计的？预计参与人数怎么预计？”
第三步：数据不够，要怎么办？
5K表哥：“回到眼前，这数据也太少了吧，手头的表格只有展会名称，举办方，参展预计人数，展会级别，展会主题等几个字段，好像也分析不出什么来”
15K分析师：“经查，数据是可信的，还可以用。看起来这里还有些字段可以做处理，比如展会参展人数，找一些参加过展会的人了解，1万人以上就算大型了，5千左右算中型，那可以先分个大中小。组织者级别可以分成高级，中级，初级。恩恩，还有其他一些字段，处理完再说。”
第四步：抓着数据，怎么分析？
5K表哥：“额，不知道咋分析，拍脑袋好了”
15K分析师：“依据现有的信息，可以列举三个假设：”
假设1：展会人数多的，成单量会高
假设2：展会级别高的，成单量会高
假设3：展会组织者专业度高的，成单量会高
依据这三个假设，可以先建议ABC三场会议参加，预计A的成单量最好，未来以A为成单参照。现场参与人员，需协助收集XXX信息，以辅助事后分析。
第五步：事后总结怎么做
虽然目前还没有真实开展，但是可以预计到，未来的总结会这么做
5K表哥：“额，谁有展会活动的总结模板啊，求一个模板”
5K表哥：“老板又说我考虑的不周全，可是数据就这么多啊！怎么周全”
5K表哥：“老板又让我修改，我快崩溃了，改了16版了”
15K分析师：“针对预期成单目标，本次达成率为x%，达成目标”
15K分析师：“对比两次活动，可见XX假设是不成立了，展会专业度比人数更有利于成单”
15K分析师：“未来可集中向专业度高的行业性展会，预计节省参展成本X万元，增加成单XXX万元”
——全文当然还没有完——
所以差别在哪里？差别就是等靠要和主动性的区别
差别是优秀的数据分析师不但有良好的职业知识，更有优异的职业素养
这种职业素养体现在九个方面：
收到任务时
目标明确：凡事必有一个目标，不能含糊，不能一锅炖，不能高大全。目标不清是万恶之源。
目标清晰：可量化，可追踪，可对比。可量化才能分析，不可量化是扯皮之源。
目标聚焦：有先后，有重点。如果有两个目标，那么两个之间要排先和顺序，如果有三个，三个必须要有重点。越多的目标，意味着事情本身越难达成，也意味着分析时候会越混乱。
数据处理时
清晰含义：清晰名称-来源-计算方式。避免歧义，防止错误是一切分析的基础。
重视收集：尽可能收集数据，提高质量。没有数据确实很难分析，优质的数据能极大的帮助分析，不加管理的垃圾数据只会把分析带沟里去。
解读含义：分类解读，找到数据后业务含义。很多分析师被业务部门嫌弃，就是因为只知道出数字，不懂得解读数据背后的含义。月消费10000和高消费群体，对业务部门是完全不同的两个概念，只有多多找含义，才能更好地找到数据的价值。
输出报告时
树立标杆：树立明确的评价标准。凡是涉及到“好”“坏”“高”“低”的，一定要有参照物，一定要有标杆，因为本身这些词语都是相对比较的词，而且很大几率和领导的个人看法有关系。如果不设标杆，在事后总结评估的时候就会陷入无休无止的口水战和扯皮里边去。
明确假设：设计待数据验证的假设。有了假设，分析的时候才容易总结，才容易看出来哪些路子是容易走通的，哪些是可能有坑的，才能在多次实验中沉淀下经验。
逐步迭代：每次分析，不断验证假设，沉淀经验。经验是越积累越多，越积累越丰富的。好的分析师知道把每一次经验总结起来，让自己的判断越来越准。
数据分析师的本质就是：用数据和逻辑代替拍脑袋，用系统和科学取代神秘主义，因此9条要点中有7条都和清晰明确有关。
数据分析师的价值在于：以数据指导工作，从数据找到方法。因此不能仅仅就数论数，而是要看清楚数据背后的含义，找到业务部门思考的脉络，这样才能让分析更接近业务部门的需求，让建议更贴合实际情况。
数据分析师的要求是专业，专业不仅体现在懂计算，懂代码，懂操作，更体现在深入全面的考虑问题，循循善诱的解答问题，因此面对业务部门的咨询的时候，保持头脑冷静，保持耐心，抽丝剥茧的问话，本身就是专业性的体现。
与大家共勉。
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作者介绍：陈老师，在咨询行业打拼了9年，在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战，天善智能特邀专家。
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陈老师 回复 zhiming.zhang
zhiming.zhang 回复 陈老师
陈老师 回复 andrea_zhou
