5个步骤，教你做出优秀的数据分析项目

优秀的数据分析项目不是一大堆数据的堆砌，而是要有具体的产出。这需要数据分析师搞清楚为谁服务、找到合适的时机、在开工之前确认好项目需求再开始分析工作，并在最后结合项目目标做好个性化汇报。

上一篇我们普及了数据分析项目是什么。今天我们系统讲解一下：如何做一个优秀的数据分析项目。

首先大家要明白，并不是所有的项目，都需要找一个万人大会堂，拉着横幅，董事长总经理轮流上台鸣锣开道的。只要满足“在特定时间、特定条件下有具体产出的”都是项目。

因此，做项目的关键，不是图个名号，而是有具体的产出。有了具体产品的产出，KPI/OKR文档好交差；领导对你满意度提升；升职考评的时候有更多资本；跳槽也有更多可以写简历的东西。这才是我们要争取的。而所谓“优秀”的项目，指的是比“我跑个数据”更有说服力的产出。

那么，第一步该从哪里开始呢？

第一步，认识服务对象

做项目，最重要的当然是搞清楚目标；搞清楚目标，第一步当然是搞清楚为谁服务。这是数据分析新手与老鸟之间的最大差异。往往没入行的小白，满脑子都是“模板、模型、公式”。以为只要对着模板copy一份就算是完成工作了。刚入行的菜鸟们喜欢笼统的说：业务。可业务并不是一个孤零零的、独立的个人。业务两个字背后，是非常具体的、复杂的含义（如下图所示）。

具体问题具体分析，是数据分析的最基础要求，也是做好项目的第一步。因为这五大要素和它们的具体形态，决定了我们的数据分析可以做到什么程度，应该做成什么样子，做成什么样才能满足需求。具体的关系，如下图所示：

理清具体问题非常重要。过去我们常说传统企业如何如何，互联网企业如何如何，在渠道融合发展的今天，实际上二者之间边界越来越模糊。如果不具体分析，往往会闹出很多笑话。

比如：

曾是toC互联网企业，现在要发力toB，完全不知道怎么和客户打交道；

名为互联网产品，可服务对象是实体老板，销售还在用最原始的电话外呼；

名为互联网行业，可运作的仍是实体产品，进销存量收利一样都不差；

名为新零售，可数据采集一塌糊涂，连传统连锁店都比不上；

名为传统企业，可在做数字化转型，玩的是分销、裂变；

以上种种复杂场景，不是大喊一句“我是互联网AARRR思维”就能搞掂的。指望套模板结局就是死翘翘。况且经过这几年的历练，很多运营、产品经理、策划都学会了基础数据分析概念，这时候还抱着充满“SOWT、PEST、5w2h”一类空洞口号ppt模板，数据分析师就等着下岗吧。具体问题、具体分析，怎么强调都不为过。

并且，了解清楚状况，对于下一步把握战机非常重要。如果凡事都等着业务找上门来才干，那就跟叼飞盘的汪汪没啥区别了（业务提一个假设，数据验证一个假设，宛如一只叼飞盘的汪汪）。自己对形势有判断，才好主动发现机会。

第二步，找到发力时机

数据分析项目，最大的敌人是：日常工作。所以，并不是所有事情都适合立项目来做。时机非常重要。

往往我们要挑业务部门的以下时机入手：

想做创新

想改良现状

新工作两眼一抹黑

遭遇问题不知所措

三板斧砍完不见效

在这些战机时刻，抛出系统的解决方案，一鼓作气独立把问题解决掉（如下图所示）：

第三步，确认项目需求

找好发力时机以后，与具体业务方谈妥，准备动身开工。在开工前一定要确认好项目需求，具体来说就是项目铁三角：

这里有三点要注意：

数字、模型、报告本身不是产出。业务从不了解情况到了解，从没有办法到有办法，从不知道怎么选到知道怎么选，从没有准备到一二三级预案，这才是产出。所以不要脱离问题就数论数。从数字里推出结论。

时间千万别忘了。时间紧，尽量快速出结论；时间宽，就要分步骤输出，企业不是学校留大半年给你慢慢憋论文。

有多大锅下多少米。如果数据质量差、人手不足、缺乏分析经验，就沉住气一步步做，不指望一次解决所有问题。