面對同一個場景，不同的資料分析師會有不同的應對策略。這篇文章從資料分析師出發，列舉了五個資料分析師在工作中會遇到的問題以及對策，總結出了做優秀資料分析專案五大坑點，幫助資料分析師更好的應對職場生活。

場景還原：某網際網路企業的B2B商務拓展團隊，主要透過電話銷售聯絡潛在客戶，外呼名單管理混亂，只有客戶企業名稱、聯絡電話兩個欄位，銷售成功率極低，且團隊管理混亂，只記錄成交金額，沒有對未成交原因做記錄，也沒有跟進記錄。業績完成差，團隊流失嚴重，領導很著急。

問題一（選擇題）

你是這個企業的資料分析師，此時你會：

A、在月報裡認真分析成功率低原因，寫20頁整改建議

B、月報只列數字，等著他們來找你談合作

（題目簡單，思考一秒鐘）

經過上一篇的教育，大家都選B。是滴，這個場景裡的問題根本是業務管理混亂導致的，資料能幫上忙就見鬼了。如果業務自己意識不到痛，只是資料分析師作為外人blablabla，根本沒人理。所以不要幹這種出力不討好的事。

退一步講，即使你幹了，人家聽了你的建議效率提高了，也是業務獨攬大功，關你分析屁事，你怎麼證明他們聽了呢？人家會說：“我早想到了”“你不說我也知道”。所以最好的策略是等他們來找，立專案，比如叫“銷售業績提升專案”成立專案組，發郵件告知老闆們正式開工，Ok，走起！

問題二（判斷題）

現在團隊領導找到你，決定立項開幹，你把專案目標定為“提升銷售成功率”請問是對還是錯？

A、對

B、錯

（題目簡單，思考一秒鐘）

這是很多做分析的同學常範的問題：把終極目標當眼前目標。或者壓根不知道業務目標是什麼。只是憑感覺說：“我們是電商，所以要提GMV”“我們做增長，所以要做DAU”……請注意：在管理混亂、資料缺失、團隊跑路的情況下，指望寫200行程式碼，出個ppt就能拉動業績，是完全不現實的。所以要和業務領導認真談談，除了提升銷售成功率外，還有沒有二級目標可以做。比如：

論證改善結果需要時間，爭取時間

論證當前無力做改善，調低KPI

探索穩定團隊的做法，穩定軍心

找到一些成功標杆，總結經驗

實際上，真遇到業績不行，業務領導往往第一位想到的是要資源，第二位想到的是調KPI，第三位想到的是找案例。別人真沒心思聽你說：“活躍率低了，要！搞！高！”。因此，梳理目標，確定一級、二級目標，非常重要。所以這題選B。

問題三（選擇題）

現在確認一級目標：提升銷售成功率；二級目標：找成功銷售經驗。馬上有人跳出來說：“你都沒做過銷售，你怎麼分析！！！”問：怎麼辦？

A、透過資料分析出最佳銷售方法

B、承認自己不懂

（題目簡單，思考一秒鐘）

這是很多做分析的同學常犯的問題*2：指望資料直接算出一個最佳方案。帶著這種想法的同學往往會被人用：“你成交過幾單？”“你行你上啊”打趴下。在談及“如何做”這個問題時，資料分析的作用不是算出最佳的方案。

因為每一個成功的個案，一定有不可複製的獨特優勢，比如銷售，有些人就是天生巧舌如簧，天生形象好讓人喜歡，你不能迴避這些。資料分析的作用是：分析具體案例，區分可複製部分和不可複製部分。把可複製部分沉澱為經驗，把不可複製的特徵提取出來，以後找更多類似特徵。

比如我們發現本地靚女做銷售成交高，那就讓每個城市在本地招聘高顏值閨女就好了；如果是某個特殊時間，特殊動作要做，那就讓其他人複製這個操作。資料分析擅長的不是賣貨，而是總結經驗，尋找特徵。這個題選B。

問題四（看圖說話）

一個月基本工資1300，每單提成250，以下兩種分層哪種好用？

A、圖1

B、圖2

（題目稍複雜，思考一分鐘）

出這個題不是考如何分層，而是考一個基本思路：根據業務需求找分類標準。比如這個例子裡，有個很大的問題是：團隊流失嚴重。可能人均訂單10單、8單、4單在統計上是有區分的，但在業務上毫無區分，一個業務員不管是10還是8，都掙不夠一個月的生活費，他還是會跑路。

但25單可以讓他掙到25*250+1300=7550的收入，對電話小哥來說很可觀了。這是資料分析與資料探勘的一個核心區別。我們建資料模型，為的是大機率模擬現實情況，所以可以處理掉一些資料，虛擬填充一批資料，反正為的是整體效果。做資料分析，有獨特效果：能指導業務部門創造現在不存在的情況。

比如業務覺得，能月入7500的骨幹至少佔比20%，團隊才穩定，那現有的薪酬制度、作業系統、招聘流程都能改，這就打破了現狀。

因此做資料分析，往往更看重對業務的指導意義，找標準，要找符合業務需求的標準。此題選B。

問題五（看圖說話）

還是上圖，如採用B圖分層，是否可鎖定第一層就是業務標杆，進行深入研究。

A、能

B、不能

（題目稍複雜，思考一分鐘）

答：不能。因為尚不知道這些人業績好，是持續性好、還是偶爾好。如下圖所示，有可能一個月內選出來的優勝者，有四種不同走勢：

注意：一般為了取數方便，我們不會一次撈所有資料。因此推進專案往往是從個案到普遍，從單月到整年，這樣分步驟輸出成果。

一方面可以提高效率，不至於專案拖很久不見產出；另一方面，短期突發情況更容易被解讀，想知道是不是真的找到規律，就得從短期推廣到長期來看。比如這個例子，我們可以從一個月表現裡先選出準標杆，再看他們的穩定情況。從而解讀出更豐富業務含義，建立下一步分析假設。有了分析假設，就可以繼續深入，做更深的分析。

這個題目，是陳老師做內訓題目之一。原題可沒這麼多提示，就六個欄位：

業務員ID

客戶漢字名稱

客戶聯絡電話

是否成交

成交時間

成交金額

很多同學看完一臉懵逼：“臥槽這分析啥啊，啥都沒有。”可他真真就是很多公司現狀。掛個“網際網路企業”的名號，實際管理比傳統企業還落後。從解題步驟來看，只要目標設定合理，一步步做，還是可以產生很多有用結論的。哪怕最後發現，銷售就是很隨機的，那對於業務也是很大支援，至少以後就可勁招人好了，搞人海戰術。如果能總結出一套標杆話術，當然是更理想的結果了。

而且，也不是所有資料都不能獲得。比如我們真的選出標杆，他的話術、聯絡客戶時間，跟進次數就是可以記錄和補充的。基於這些分析結果，我們可以進一步推動系統升級改造。有了更好的系統，業務既能提高效率，資料也能有更多分析素材，大家都有獲益。

既然提到資料採集，那麼問題又來了，從哪裡做起呢？

問題五（排序題）

經過第一階段分析，業務認可複製標杆的做法，想進一步完善資料，那麼下邊資料資料都是需要系統支援的，優先順序排序是：

A、用爬蟲爬客戶詳細資訊

B、把業務員簡歷錄入系統

C、上CRM記錄業務員操作

D、完善客戶資訊表讓業務員填

（題目稍複雜，思考一分鐘）

有多少程式設計師小哥是把A排在第一位的？請舉手，哈哈。請注意，雖然ABCD選項都需要系統，但資料本身的獲取難度、需要業務支援程度、有用性是不一樣的：

簡歷：格式化程度最高，且不要經銷售的手，被汙染可能最低。

CRM資料：直接記錄操作，不需要經銷售的手。

資訊表：需要經銷售的手，得有配套管理措施。

爬蟲：看似可做，可很難保證資料質量穩定性（特指本例，B2B商務資料可能很零散，不像電商銷量、評論可以集中爬）。

因此從易到難，排序是B≥C≥D≥A。舉這個例子，只是為了提示大家：不要因為我們是做技術的，就沉迷技術。很多技術工具需要配套制度，以保證資料不被汙染。這時候要和業務通力合作，考慮技術的可用性，便捷性。有些小哥太沉迷搞資料，會把業務流程搞得巨複雜，資料表搞得太多欄位，結果銷售們隨便應付，到頭來坑的還是自己。小結

之前是文章，我們列出了做出優秀資料分析專案五大關鍵。這一篇，我們總結下做優秀資料分析專案五大坑點：

沒有立項，沒有共識，只談資料，沒法落地

直接拿最高目標當專案目標，無法完成

生搬硬套模型，結果陷於資料不足動彈不得

一次做的太複雜，遲遲出不了結果

沒有循序漸進迭代，成果至於一張ppt

想避免這些大坑，核心就是：拒絕閉門造車，結合業務需求，從低到高進化。在這個過程中，需要大量的需求洞察，溝通協作，這樣才能讓業務測試分析結果，最後去偽存真，推動業務進化。這就是為啥網上“泰坦尼克”“波士頓房價”“美國某信用卡”“貓眼電影評論”一類的玩意不算專案的原因。這些所謂的網紅專案，就是跑一張資料表而已。

況且很多自學者都不是自己跑這張資料表，程式碼都是抄網上現成的。除了打字能力（和讀英文單詞能力）以外，沒有任何溝通、需求分析、方案制定、結果測試、迭代升級過程。雖然這些網紅專案都會冠以“人工智慧”“21天轉行年薪百萬”之類名字，但丫就是自娛自樂而已。

所謂：猛將必發於卒伍，宰相必起於州郡。好的資料分析師，不是一上來就搬弄模型，而是能從資料細節裡，讀出企業的問題；能基於哪怕最簡單的資料基礎，設計出可行方法幫助業務從低端向高階升級。這才是好的資料分析師真正起到的作用。

專欄作家

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深諮詢顧問，在網際網路，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富資料相關經驗。

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