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数据分析课|这些全是降低数据分析中差异过大的方法,小心货不对板

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发布时间:2019年11月19日 10:34:53 来源:环球网校 点击量:

【摘要】在茫茫的数据发展长河中,人们慢慢掌握了数据处理的方法,其中重要的处理方法之一就是对数据的分析,所以出现了数据分析师这一处理数据的职业,有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题,今天就来讲讲降低数据分析中差异过大的方法。

商品在展示时给消费者的预期,和消费者拿到商品后的实际感受,如果差距太大,对消费者体验伤害很大,对商家也是弊大于利。

需求理解一致的重要性

大家都知道,在网上买东西的时候,经常会碰到“卖家秀”和“买家秀”看上去完全不是同一个商品的情况。抛开一些色差、光线等客观原因不提,当消费者买到这种差别极大,货不对板的商品时,第一反应就是“被骗了”,”不值得”,得到了极其负面的体验,还可能会要求退货。而商家大概率会失去一个客户,这个客户还有可能向周边的朋友家人,或是在社交媒体上传播负面评价,导致商家失去更多的潜在客户。总结下,商品在展示时给消费者的预期,和消费者拿到商品后的实际感受,如果差距太大,对消费者体验伤害很大,对商家也是弊大于利。

而数据分析师在进行分析项目的时候,同样会出现“需求方觉得自己把需求说的很清楚了,但是分析师做出来的结果跟预期的不一致”的问题。如果只是偶然出现一次,那还可以靠刷脸+返工扛过去,但如果多次发生这种情况,让需求方觉得分析师只会画大饼,做出来的东西落不到实处,那可会导致信任尽失,后续合作举步维艰。因此,将需求方预期和分析师产出之间的差异缩小到双方均可以接受的程度,就成了数据分析项目管理中的重要命题。

本文将给出8条原则,来引导数据分析师与需求方进行更合理的沟通,来减少“货不对板”的问题。要提前说明的是,由于人与人沟通过程中无法完全消除理解不一致,并且高复杂度的数据分析项目存在一些不可抗力因素,因此并非遵循了下文给出的原则后,就可以完全避免数据分析产出物与需求方预期之间的差异,而只是尽量减少预期差异这种情况的发生。

一、降低数据分析中差异过大的方法——确定需求方有明确的目标或问题

需求千万条,目标第一条。在任何一个数据分析需求开始执行前,都一定要确认需求方很清楚目前希望解决的问题是什么,或是这个需求希望达到什么样的目标,否则目标和问题不明确,则一不能界定项目的边界,会导致需求不停扩张,项目永无尽头;二不能给需求方提供一个满意的结果,会导致需求方对数据分析的价值产生怀疑,进而影响下一次的合作。

那么你会问了:如何确定需求方明确自己的目标或问题?如果不明确的话有什么办法?

对于前者,要积极沟通,多问问题,例如:这次项目想解决什么业务问题?这个问题涉及业务的哪些内容,会对业务产生什么影响?希望达到的目标是什么?希望用什么指标来衡量是否达到目标?如果不是解决问题而只是单纯的提数需求,那么这个数据应用于什么场景?这个场景要解决什么问题?等等。一定要和需求方充分沟通,把问题清楚明白的定义出来。

对于后者,分析师要充分运用自己的业务知识,与需求方共同讨论业务框架,帮助需求方定义分析目标,并拆解成商业问题。多说一句,对业务的深度理解带来的业务框架搭建和商业问题拆解能力,笔者认为这是偏业务方向的数据分析师应该具备的能力,也是分析师自身的优势。

二、降低数据分析中差异过大的方法——充分了解自己手中拥有的资源

知己知彼,百战不殆。分析师在承接需求之前,要对自己手里的资源有清晰的认识。这里资源的定义包括数据资源(我们可以给出哪些数据)、技术资源(提取和计算数据的人力能拿出来多少)、产品资源(有哪些已有的产品功能能够帮助业务方解决问题)等等。弄清楚自己手里有多少资源,可以让分析师在后续做方案的时候,保证答应业务方的每块内容都确实可以完成,避免出现接了需求但发现资源不支持的情况。

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分享到: 编辑:吴晨辉

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