我是西索，做了十年數(shù)據(jù)分析。疫情第三年，距離上一篇文章到現(xiàn)在大概過了一年，一直在做知識的重構梳理和復盤，理了一下這些年的經(jīng)歷以及在過程中的感受。從市場營銷，到產(chǎn)品運營，到企業(yè)經(jīng)營管理，一直在摸索。種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現(xiàn)在。十年了，分享大多來自工作中的日常所思所想，歡迎自取。

本文目錄

1. 寫在前面，說說我知道的歷史

2. 十年，過的很快，變化也有很多

3. 怎么做到專業(yè)

4. 如何塑造價值和影響力

5. 分析團隊的帶法、管法和打法

6. 尾聲

一、寫在前面，說說我知道的歷史

“2019年是過去十年最差的一年,也是未來十年最好的一年” 這幾年，在經(jīng)歷了P2P暴雷、房地產(chǎn)政策限制、疫情影響、國際貿易形式緊張、中美關系導致的芯片問題等一系列的社會環(huán)境變化的前提下，2022年，很多公司開始裁員，就業(yè)環(huán)境開始變得復雜。

市場環(huán)境雖然惡劣，但數(shù)據(jù)分析依舊很火，尤其是在中國互聯(lián)網(wǎng)歷經(jīng)30年發(fā)展后的現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)、人工智能、元宇宙開始變得普遍，到處都在說數(shù)字化轉型的年代。未來的市場經(jīng)濟發(fā)展過程中，數(shù)據(jù)是重要的一個環(huán)節(jié)，和數(shù)據(jù)相關的分析、數(shù)倉、產(chǎn)品，必定還存在著很大的發(fā)展機會。從1980年代，引進中國，數(shù)據(jù)分析在這片廣袤市場上的推進和成長還很短暫。

從2011年畢業(yè)至今，我所知道的十年，也是數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)分析崛起的十年，從最早的數(shù)據(jù)化運營，到數(shù)字化轉型，到大數(shù)據(jù)驅動，到AI，到元宇宙，互聯(lián)網(wǎng)崛起的十年。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術的發(fā)展，人工智能技術飛速發(fā)展，大幅跨越科學與應用之間的“技術鴻溝”，圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等具有廣闊應用前景，從“不能用、不好用”到“可以用”。

在過去的幾次風口里面，關鍵影響因素一直都是科技的發(fā)展，技術的更新迭代，讓很多不可能變成了可能，才有了小數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)的持續(xù)演進，勢必就會對職業(yè)有更細分的要求。順應時代的發(fā)展，跟緊國家政策的方向，持續(xù)學習新鮮的理念，才能在動蕩的年代，保持好良性的競爭力，不至于在浪潮拍下來的時候被淘汰。

二、十年，過的很快，變化也有很多

十年數(shù)分經(jīng)驗整體感受

這十年下來的一些感悟，需要保持足夠自驅（共情）、高度專注（邏輯）、敏銳洞察（反應）。

1. 格局要打開，十年下來接觸到的場景變豐富了，政務關系、大客戶關系、品牌合作關系、投行關系、FA的資源、品牌運作、大的制造商、供應鏈物流、金融融資、中間的渠道資源、小的零售商，數(shù)據(jù)分析是在分析什么？人、事、物，看似最重要的是數(shù)據(jù)，回歸到實際，最終的決定性因素還是在于“人“；

2. 必須有野心，不在拘泥于自己的一畝三分地，開始變得唯“利”是圖，搞價值也好，塑造影響力也好，總得圖點什么。取數(shù)是一個數(shù)據(jù)從業(yè)人員繞不開的話題，唯一的區(qū)別在于被動聽從還是主動觸達，sql boy / girl 很多時候都會沉迷在sql寫下來的G點上，沒有去影響人的野心，大概率上會停留在一個層次，無法往上；

3. 團隊更重要，簽個500、1000萬的合同開心么？除了一開始的時候會興奮，后面都會很平淡。真正開心的是在這個合同拿下來之前，商務談判、方案構思、難題攻克的過程，和團隊一起出差，一起拼命的時間。從發(fā)展歷程上來看，前期都是猥瑣發(fā)育的時候，經(jīng)濟低、裝備差、機能不全，中期有一定實力了就會去浪，后期其實都是靠策略，財富積累到一定的程度之后，往后看的重點會更偏向于在影響力、價值感、故事性的塑造上，而且得持續(xù)；

4. 打開關系網(wǎng)，開始會去有目的結交人，刻意的去和周邊自帶“資源”的人保持聯(lián)系，攢一個局，未來好彼此成就。打工也好，創(chuàng)業(yè)也好，要玩兒的高級，離不開好的隊友，也離不開好的前輩，打開一些關系網(wǎng)，讓信息流進來，然后去平衡，再去分配，最后實現(xiàn)共贏；

5. 演繹非歸納，分析的過程里面有很多坑，各種原因導致的臟數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)、人為插入的數(shù)據(jù)，盡可能的了解業(yè)務、系統(tǒng)和人，用數(shù)據(jù)闡述事實而非觀點，不臆測、不猜想、不做主觀判斷、不預設立場，重演繹過程而非歸納總結，踩的坑多了自然就輕車熟路了；

對工作的一點思考

把一件事做完和把一件事做好

職場的前幾年可以盡可能的去做加法，過了一定的年紀，就要開始學會做減法。一開始，很多時候為了求快，在同一時間做了好幾件事情，但是發(fā)現(xiàn)每一件都沒有做好。貪圖快，就容易出問題，同時也忽略了過程中的體驗感，這也要，那也要，最后發(fā)現(xiàn)處處都去做了，但是處處都好像沒有很好的結果。

把所有的事情劃分優(yōu)先等級，緊急/重要的四象限，在既重要又緊急的領域，心與力全部只聚焦在這一件事情當中，在特定的時間里面去發(fā)揮極致的思維，去把一件事做好，而不僅僅只是做完了事。在短暫的時間里面，用有序的步驟，正確的方法，根據(jù)既定的計劃，尋尋漸進，逐步去推動事情的開展，必要的時候借助外在的力量，做好向上、向下的管理同步，及時的進行郵件通報，事情做完必有報告，交付之后必有反饋。

思維轉變是繞不開的話題

十年工作經(jīng)歷下來，最大的感觸是慢慢從對技術的偏執(zhí)，變成了業(yè)務上的驅動。一開始進入職場的時候，會沉迷于各種工具、技術、技巧的鉆研。因為通過學習可以加快自己處理數(shù)據(jù)的效率，譬如研究excel里面的公式、vba；譬如會鉆研各種算法和模型，研究用戶的各種行為特征，挖掘數(shù)據(jù)的應用場景，只為了適配和擁抱互聯(lián)網(wǎng)帶來的變化。

這樣的時間總是會樂不此彼的，因為可以專心的去做研究，而不用把精力分散在人際關系的處理上。隨著需要解決問題的場景復雜度越來越高，單兵作戰(zhàn)的疲憊感就會越來越沉重，壓垮自己的永遠是自己的執(zhí)著，而不是外在的環(huán)境。

一個人可能走得更快,但是一群人會走得更遠，在一個組織里面，如果有能夠互相協(xié)作的伙伴，實在是一件快事，也能省心省力。這些伙伴可能是產(chǎn)品、運營、銷售、市場，他們可以帶來更多的想法和靈感，學以致用，而不是空讀圣賢書，筑造的是空中樓閣。數(shù)據(jù)，只有貼切用戶的思維，才能真實有用，發(fā)揮真正的價值，而了解用戶又必須要通過伙伴的媒介才能觸達，團隊的協(xié)同以及業(yè)務場上的應用驅動，能夠真正的幫助我們認識到數(shù)據(jù)在商業(yè)中的價值。無論是外部用戶還是內部用戶，他們給予的反饋都顯得額外重要。

直到什么都會了，才幡然醒悟，工作了10年之后，最大的優(yōu)勢其實并不是在技巧上，而是在對業(yè)務的熟悉度上。業(yè)務熟悉度，包括了常說的戰(zhàn)略目標理解、用戶sense、政策敏感度、洞察能力、解決方案能力能夠清晰的知道用戶說的是什么關心的是什么，讀懂用戶的想法，然后也能關注到政策的變化對市場的影響，捕捉到新的機會；

將業(yè)務上用戶的需求，轉換成為數(shù)據(jù)需求，通過數(shù)據(jù)的視角去對業(yè)務問題進行解構，利用不同的分析方法和模型組織數(shù)據(jù)對業(yè)務進行診斷和剖析，抽象出核心的指標來進行衡量、監(jiān)測，最終輸出專業(yè)的數(shù)據(jù)分析報告，支撐決策論點；

對于解決方案，所需要的是復雜問題處理能力，核心就是——綜合！對一家公司的組織架構必須要有深刻的認知，熟悉不同團隊的分工和職責，熟悉業(yè)務流程和產(chǎn)品流程，熟悉平臺架構和工具功能，熟悉行業(yè)并對數(shù)據(jù)在用戶側的價值有深刻的認知，這些要求就得需要有很長時間的積累和沉淀。

熟悉底層的數(shù)據(jù)存儲、結構、清洗過程、指標匯集、接口透出，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，開放平臺管理；熟悉數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)過程，團隊構成（UED/前端/后端/測試/用戶驗收），項目管理；熟悉數(shù)據(jù)分析框架，核心指標管理、標簽建設、數(shù)據(jù)分層、圖表呈現(xiàn)、價值解讀；熟悉數(shù)字化營銷方案，鉤子設計、營銷方案、用戶追蹤、客戶成功、推廣方案、收費定價；熟悉運營工具和技巧，獲客、激活、促活、轉化、留存、復購、付費；

對幾個詞的淺層理解

核心詞：數(shù)據(jù)價值

數(shù)據(jù)價值有哪些？按照：職業(yè) -> 行業(yè) -> 公司 -> 部門 -> 崗位 -> 職責的區(qū)分，內外的價值可以看下面：

經(jīng)營管理考核：對核心指標的監(jiān)控，幫助老板“看”清楚業(yè)務推進的現(xiàn)狀，還原客觀事實，而不是靠主觀上的“我覺得”；

外部品牌影響：抽象出內部的運營管理共性，增加數(shù)據(jù)在一些細分行業(yè)的影響；

內部營收增長：通過數(shù)據(jù)直接帶來的線索、商機、流量，最終都會體現(xiàn)在合同份額的增長上；

內部運營優(yōu)化：利用分析幫助產(chǎn)品進行的迭代改造所帶來的用戶體驗改善；

內部日常提效：搭的數(shù)據(jù)看板，讓其他團隊的人從取數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、匯集數(shù)據(jù)上釋放工作量，所帶來的工作效率提高

核心詞：真?zhèn)涡枨?/p>

識別真?zhèn)涡枨?，最好的辦法是去和用戶面對面的聊幾次，去接觸真正的一線業(yè)務，去和真正的用戶進行對話，而不是靠言傳，中間的信息會因為人為理解能力的因素打折扣。感受業(yè)務團隊的痛點，厘清真正的訴求和需求，才能理解公司其他團隊在制定戰(zhàn)略過程中的目標，進行目標拆解，然后再站在數(shù)據(jù)的視角去組織分析框架、指標模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可落地性評估，實現(xiàn)價值；

沉淀的時候寫過一篇《我在B端走數(shù)據(jù)分析——用戶篇》，之后也會發(fā)出來，從內部做用戶分層，到怎么篩選目標用戶群體，擬定拜訪計劃，實際拜訪問題清單，拜訪過程中的控場細節(jié)，拜訪結束之后的用戶問題復盤一系列的過程進行具體的闡述。

核心詞：生產(chǎn)力

為什么說工作要說生產(chǎn)力？我們之所以努力學習，本質上來說，就是要在短暫的幾年里面，盡可能提高生產(chǎn)力。這里面包含兩層：

1、利用好時間、工具、方法，提高自己單位時間內的生產(chǎn)力；

2、利用好資源，提高團隊整體的生產(chǎn)力，產(chǎn)生綜合影響，實現(xiàn)共贏；

想說的是，作為一個數(shù)據(jù)分析，會不會用python，寫不寫的好sql，雖然不是一個必須的事情，但是如果不精通，那么在很多層面上就會受制于人，在效率和產(chǎn)出能力上都會大打折扣，無法在第一時間內給出相應的解決方案，從而消耗了業(yè)務方的信任度，合作變得沒那么順暢。

核心詞：生產(chǎn)工具

工具必須要要精通1～2個，技術迭代能夠提升“生產(chǎn)力”。不再追求華而不實的“屠龍術”，能用規(guī)則解決的絕對不會用復雜邏輯，能用復雜邏輯解決的絕對不用算法，能用算法解決的絕對不用深度學習；

最初，之所以選擇做數(shù)據(jù)分析，可能是因為自己的excel比別人用的熟悉，處理數(shù)據(jù)速度快。其他小伙伴需要用1天統(tǒng)計好的數(shù)據(jù)，通過用公式、寫vba可能幾分鐘就搞定了；之后，通過R語言學習到了ggplot，可以一鍵繪圖，尤其是地圖、關系圖等復雜圖形的處理，會比excel方便很多，也成為領先于人的一種優(yōu)勢；

再之后，python 2.3的時代，利用pandas進行數(shù)據(jù)分析，可以整合不同的數(shù)據(jù)源，相當于打破了一個壁壘，可以通過python作為路由，對excel、word、txt、數(shù)據(jù)庫、html等源頭進行整合，因為可以模板化的緣故變得更加的高效，就有了時間去琢磨業(yè)務上的現(xiàn)存問題，再深耕進去解決，技術&業(yè)務并存的情況下，塑造了核心競爭力。工具的使用，也會成為自己挑選團隊成員的一個重要因素，絕對的趨同。

三、怎么做到專業(yè)

最近幾年，比較喜歡說一句話，在這家公司，只要是在數(shù)據(jù)領域，如果西索不知道，那應該就沒人能知道，保持絕對的權威和話語權，這些都依賴幾層能力和思維。所具備的能力矩陣，數(shù)據(jù)分析，最重要的真的是數(shù)學功底扎實么？左手概理統(tǒng)計，右手人情世故。

管理能力：工作中常用的幾個管理方法匯總

分析能力：分析方法、模型和框架

基礎統(tǒng)計分析模型

常用商業(yè)分析模型

互聯(lián)網(wǎng)營銷策略模型

算法能力

機器學習（無監(jiān)督、半監(jiān)督和有監(jiān)督）、深度學習（NLP、RNN）

技術框架：python+sklearn+pytorch

四、如何塑造價值和影響力

主要分為應用價值和影響塑造。在所有的分析項目上，我的團隊主要是占主導作用，實現(xiàn)這個過程總體可以劃分為三個階段：

前期準備：理解業(yè)務，了解產(chǎn)品流程，繪制業(yè)務流程圖（processon），盤點場景和對應的資產(chǎn)；

第一階段：建立信賴，通過日常的一些需求，和業(yè)務方建立好良好的合作關系，在需求實現(xiàn)的過程中，通過快速響應、快速交付的方式，以高效、準確的專業(yè)性，塑造一個好的角色，這個環(huán)節(jié)主要是破冰和建立信賴；

第二階段：心智養(yǎng)成，對過往的需求進行整合，把臨時對接的需求包裝成為數(shù)據(jù)報告or數(shù)據(jù)方案，幫業(yè)務方提前去構思好問題，或者提前準備好業(yè)務方可能需要的內容，培養(yǎng)用戶的數(shù)據(jù)意識和心智，養(yǎng)成好的用數(shù)習慣，讓對方在使用數(shù)據(jù)的時候從弱依賴，慢慢引導成為強依賴；

第三階段：價值共贏，關系熟了之后，可以站在業(yè)務方的視角去思考問題，了解部門or團隊的整體KPI，結合周期內（月度/季度/年度）規(guī)劃，尋找數(shù)據(jù)的切入點，在哪個流程什么環(huán)節(jié)，可以提供哪些數(shù)據(jù)的支撐，通過價值創(chuàng)造來實現(xiàn)共贏，從強依賴，到專業(yè)掌控，把事情交給專業(yè)的團隊，不管是診斷還是設計；

五、分析團隊的帶法、管法和打法

從2014年開始，認識項目管理、產(chǎn)品管理、團隊管理、經(jīng)營管理。需要帶入一定的管理方法，為了塑造團隊的專業(yè)性和核心競爭力，需要建立流程、作業(yè)規(guī)范、作業(yè)標準、價值衡量方法、績效考核制度，然后團隊內需要有梯隊化的建設過程，在復雜業(yè)務場景的時候如何利用owner來實現(xiàn)跨業(yè)務的高效協(xié)作。

團隊定位和價值趨向

定位，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的整合、數(shù)據(jù)價值挖掘、數(shù)據(jù)質量治理、數(shù)字化轉型、數(shù)字化營銷，都可以成為團隊的價值定位點，取決于團隊的組織架構掛在哪一層，是管理層的垂直管理去做商業(yè)模式研究，還是在研發(fā)側作為中臺的一部分提供能力輸出，還是掛在業(yè)務側直接提供決策支撐。不同的組織模式下，作用域不一樣，談資也就不一樣，重要的依舊還是在于人，而不是數(shù)據(jù)，“他們”想要通過數(shù)據(jù)拿來做什么？故事、影響、度量手段、匯報工具還是僅僅只是報告。

價值

1. 數(shù)據(jù)影響力，通過數(shù)據(jù)來塑造團隊在公司內外的影響力

2. 數(shù)據(jù)價值力，挖掘數(shù)據(jù)在用戶側應用場景做數(shù)字化營銷

3. 數(shù)據(jù)驅動力，支撐內部經(jīng)營業(yè)務運營組織開展專項分析

4. 數(shù)據(jù)發(fā)展力，分析團隊的搭建，招聘、績效考核、激勵

職責和分工

1. 支撐公司經(jīng)營管理上的數(shù)據(jù)需求，主要是對老板和管理層，經(jīng)營管理分析；
   

2. 塑造數(shù)據(jù)團隊在內外部的影響力，第三方機構的合作機會，行業(yè)分析；

3. 通過數(shù)據(jù)產(chǎn)生直接的營收增長，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的整合，ka用戶上的價值挖掘；

4. 完成對內部運營的支撐，活動分析、產(chǎn)品分析、市場分析、競品分析；

5. 對知識的沉淀，打造可移植、高復用的分析框架和模板；

管理、協(xié)同

1. 重價值產(chǎn)出，以結果為導向，輸出數(shù)據(jù)、報告可支撐運營決策；

2. 做標準和規(guī)范，高度的可移植性和復用性；

3. 團隊成員的差異化，不趨同，各有所長，能夠充分發(fā)揮揚長補短的特性；

4. 梯隊化建設，一個資深帶1個高級+1個初級，彼此做backup，降低用人風險；

團隊打法

1. 注重產(chǎn)出、注重數(shù)據(jù)分析價值，對于高價值的需求重點投入人力，對于低價值的需求做到高效處理；

2. 超過三天的需求，對于BI產(chǎn)出的數(shù)據(jù)分析報告、白皮書、算法模型、數(shù)據(jù)看板等需留痕，以郵件形式交付，并抄送雙方的一二級部門leader；

3. 別人做的我不做，對于其他項目組已經(jīng)涉獵的項目，不做重復的項目；

4. BI的工作內容應側重分析，合理分配工作時間，對于日常數(shù)據(jù)需求的處理原則上應歸還給數(shù)倉同學和數(shù)據(jù)產(chǎn)品，兩個原則：模板化和產(chǎn)品化；

5. 在日常的需求中提煉需求的共性，梳理模板，提高效率，構建系統(tǒng)的分析框架和解決方案；

6. 基礎建設：所有的基礎性建設工作，作為需求方，以業(yè)務推進點為導向，形成指標、口徑、規(guī)范，導入給產(chǎn)品側進行排期解決；

六、尾聲

為什么是數(shù)據(jù)分析而不是其他數(shù)據(jù)崗位？

因為我當時那個專業(yè)80%以上的同學都去當了老師，然后抱著試一試的心態(tài)，經(jīng)歷了諸多崗位的輪崗，最后誤打誤撞的做數(shù)據(jù)，可能是因為我excel用的比較6，現(xiàn)在依然很6。

2011年應用數(shù)學畢業(yè)，畢業(yè)之后先是在一家小型零售企業(yè)做HR「績效模塊」，后面輪崗去做了市場和銷售，在一線做營銷的時候需要大量的數(shù)據(jù)支撐，而當時會數(shù)據(jù)分析的人并不多，在那段期間就是通過excel處理各種業(yè)務上的數(shù)據(jù)來支撐營銷決策，也就是國內比較早的一批數(shù)據(jù)化管理，用的是excel；

2013年進入到一家工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的公司，開始轉型做管理方面的事情，數(shù)據(jù)應用的層面主要是在經(jīng)營分析上，通過對公司的投入、產(chǎn)出方面的信息內容分解，來輔助管理層做產(chǎn)品定位、用戶調研和市場戰(zhàn)略，另外就是對海內外的競爭對手進行分析去搶占市場，不斷迭代打法，這時候算是企業(yè)的數(shù)字化轉型，用的是python/R+oracle；

2017年為了了解互聯(lián)網(wǎng)，跳出了原來的舒適區(qū)，去了一家阿里系原高管創(chuàng)建的汽車互聯(lián)網(wǎng)的公司，待了兩年，從C端到S端到B端的過程里面積累了很多的經(jīng)驗，所以這個階段里面就是一個補充大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈知識的時候，通過算法去改變一些經(jīng)驗決策；通過saas化的過程，去實現(xiàn)數(shù)據(jù)在業(yè)務中的影響力，基本上是大數(shù)據(jù)賦能的階段，用的是python+dataworks；

2019年去了2G的電商平臺公司，18年底國內的P2P徹底暴雷了，金融股票市場徹底崩盤，很多實體企業(yè)受到了沖擊，互聯(lián)網(wǎng)公司的損失更嚴重，經(jīng)歷了三輪裁員，在送走了一大半的下屬和同事之后，也就離開了，到了現(xiàn)在的電商類型公司，也是一家阿里系合資的公司。重組團隊，一年的時間里面，通過數(shù)據(jù)創(chuàng)造了8000萬的營收，把原來在小數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)化管理、數(shù)字化轉型、大數(shù)據(jù)應用、AI變革的經(jīng)驗完全串在了一起；

2022年兜兜轉轉又回到了汽車業(yè)，期間和TOP互聯(lián)網(wǎng)公司都有接觸過，疫情三年，經(jīng)濟受創(chuàng)，在大小公司都開始裁員的時間里面選擇了去智能制造，只是覺得2025之后大概是中國工業(yè)4.0的時代，盡管入局有點晚，還是得去摸一摸；

下一篇會分享在這樣一個市場環(huán)境不好的情況下，為什么我還是選擇離職，以及通過這次離職，洞察到了職場上的多少潛規(guī)則與套路，朋友們敬請期待！