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數據分析項目是什么?該怎么做?

大數據 數據分析
即使是數字本身,也很難體現價值。比如原因分析,即使不看數據,業務自己也能猜到幾條原因。如果僅僅局限在業務提一個假設數據驗證一個,那就跟叼飛盤的汪子沒啥區別。雖然自己跑得辛苦,人家還認為你就是個打雜的。

不當跑數機

我要做項目

很多做數據的同學都有這個強烈的心聲。每天機械地跑數,完全不知道數據有啥用的狀態確實很不好。大家都想有個獨立負責項目的機會。

然而,很多同學心中充滿疑惑:

● 什么是數據分析項目?

● 為啥我在公司里沒見過數據分析項目?

● 我在網上百度了泰坦尼克、淘寶電商、美國信用卡的代碼,ctrl C+ctrl V一遍,算不算個項目?

今天就從第一個問題說起:什么是數據分析項目。

01什么是項目

項目本身的含義是:在特定時間期限內,將人力、物力組織起來,達成特定產出目標。這一句話雖然簡單,卻帶出了項目三大關鍵維度:時間、成本、產出質量。這三個維度,就是俗稱的“項目鐵三角”(如下圖所示)。

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之所以叫項目,是和常規工作對應的。

● 項目:特定時間,特定人群,特定產出。

● 常規工作:每天都干,固定一群人,干完就行。

你看同樣是鐵路,做老鐵路的養護,兢兢業業一輩子也沒人知道;但是新建一條線路,必定是張燈結彩,鑼鼓喧天,鞭炮齊鳴。我們都喜歡做項目,不愛沉溺在常規工作里,大致也是如此。在企業里有些部門項目很多,經常動不動搞個大新聞,有些部門項目很少,就只能忍氣吞聲了(如下圖)。

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02什么是數據項目

靈魂拷問:數據在公司里的地位,更像      【單選題】

  1. 銷售
  2. 運營
  3. 品牌
  4. 供應鏈

一個殘酷的真相是:雖然老板們嘴上嚷嚷的“大數據”“人工智能”“數字化轉型”,但是在大部分企業里,數據更像供應鏈。雖然大家嘴上都說這玩意很重要,是未來,是趨勢。可到頭來,一你不能為公司掙錢,二你是服務其他人的臟活累活。

這種尷尬處境,就注定了數據的地位高不到哪里去。地位稍微高一點的,是可以直接拿數據掙錢(比如出售數據、數據服務的咨詢公司、第三方服務公司、互聯網toB產品)或者等著數據圈錢(招一堆程序猿,向VC爸爸證明自己是人工智能大數據公司)的少數企業。地位不高,自然分配的項目就少了。

03什么是數據分析項目

分配項目少的核心表現是:數據的工作一但拆開,就通通變成日常工作。

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是滴,寫代碼的又不是他們,他們完全理解不了“接一下那個數據”七個字背后,你到底得付出多少努力。這一點還比不上供應鏈呢,至少大家看到堆積如山的物料,會覺得他們辛苦。大家看數據的眼光,更類似家里的老媽子:“你一天天對著電腦在弄啥呢”。

因此,數據類工作想要立項,就只剩一種辦法:畢其功于一役!在一個跟數據一點關系都沒有,但聽起來賊牛逼的名字(是滴,說的就是商業智能)的包裝下,把上邊這些臟活累活打包全干了。

其中最為合法、公開,有存在感的,莫過:帶數據大屏的BI項目。無數傳統企業的數據部門,就是靠著做大屏項目博得老板歡心的。

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當然,這種局面在這兩年有變化。阿爾法狗一聲汪汪,給無數老板們帶來了人工智能的希望。當面對解決不了的問題的時候,人們總寄希望于某個自己耳朵聽不懂、別人口中很神奇的力量。在過去是《周易》銅錢八卦,在現在是人工智能算法。于是很多算法項目紛紛上馬。

實際上,在自媒體大肆炒作之前,就已經有很多利用算法改進業務的成功案例,比如通過算法識別違約風險,提高外呼成功率,提升用戶點擊率,預測用電數/話務量,等等等。

但這些應用有著非常嚴苛數據質量和非常明確的應用場景。并不是說隨便撈幾條數據丟進模型一弄就有效果的。更不是說脫離管理制度、資金投入、基礎建設、業務配合,只要代碼一運行鈔票就從屏幕里噴薄而出。于是很多貿然趟進算法渾水的項目都悲劇收場。

不過沒有關系。很快,大家就找到了新的自己耳朵聽不懂、別人口中很神奇的力量:數據中臺!于是重新的一輪眼見高樓起,眼見高樓塌又在2020年開始上演。

04數據分析項目的癥結在哪里 

站在項目鐵三角的角度,對比數據和其他項目,癥結非常容易看到:

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即使是數字本身,也很難體現價值。比如原因分析,即使不看數據,業務自己也能猜到幾條原因。如果僅僅局限在業務提一個假設數據驗證一個,那就跟叼飛盤的汪子沒啥區別。雖然自己跑得辛苦,人家還認為你就是個打雜的。

以上,才是數據分析項目立項少,成功難的本質原因。當然,更要命的是,很多新人意識不到這一點(特別是研究生剛畢業,寫了幾篇名字高深的論文的)。他們炫耀著自己的圖表、模型、代碼,像一個在班里炫耀新買的變形金剛的小學生。內心滿滿的:“我好厲害吧”。忽視了真要運貨,最普通的翻斗車都比擎天柱大哥強。

想破局,還得緊緊抓住項目鐵三角:

時間

1、平時建立監控體系,把勞動力從臨時取數解放出來。

2、基于日常數據,積累經驗,捕捉戰機!

3、在關鍵時機引發業務危機感,承接獨立負責的項目。

成本

1、平時盡一切可能推動數據質量改善。

2、在時機合適時推動數據基礎建設前進。

3、每次項目考慮最少數據,最簡單模型解決戰斗。

質量

1、基建類:多做從0到1的工作,填補空白,彰顯成績。

2、方法類:建立推理邏輯,帶著業務的思路走,做教練、不做老師。

3、建議類:提100個假設,撐爆業務的腦袋,掌握輸出成果的主動權。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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