“ 这篇文章很有趣，可以当成故事来看，也有不少数据分析工作的思考和见闻，来自一位鹅厂数据分析师的分享，作者是：YYloveYQ ”
早上10点，到了办公室，急急忙忙吃了早餐， 早餐是路边买的豆浆油条，加一个肉包，是滴，是那种会爆汁的那种。
然后打开电脑， 第一件事情就是查看昨晚下班的时候的未查看的消息。
果然，对接的产品经理小钟又给我发消息了，说因为某产品功能上线了，所以需要查看数据，需要我设计一些可以评估功能好坏的指标，并且把这些指标做成报表可以监控这个功能的走势。
收到这个需求， 我看了一下这个功能的设计。然后按照自己的对业务的了解，大致规划了一些可能需要看的指标，并把这些指标用xmind 整理成思维脑图，每一个指标的设计，我都写出为什么要这样设计，主要是为了评估用户什么方向的内容。
自己想完以后，为了跟产品经理的想法对齐，于是我就找了小钟。
在一个清闲午后，泡了一杯中年必备枸杞水，谈了谈心，主要了解一下小钟对这个功能主要关注哪些点， 然后大概需要看哪些指标， 以及哪些维度，一般常见的维度有设备，城市， 版本， 新老用户， 年龄，性别等，在一顿促膝畅谈之后，总算知道小钟要那些数据指标了，然后大概跟她说了一下什么时候可以完成。
互联网生存法则，对齐进度很重要，不然后面会疯狂被催，无情call
对齐进度以后，接下来我就需要做报表了。怎么做啊？ 当然是先搞埋点， 也就是所说的数据上报
做数据上报需要找开发小哥，一般来说数据的上报分成客户端的数据上报以及后台的数据上报，开发小哥是出了名的喜欢diss, 所以平时要跟开发小哥们打好关系
为了提高沟通的效率， 我在腾讯文档上写了需要上报哪些数据，这些上报都是按照上报的规范来的，然后把这个文档发给了平时关系还可以的开发小哥小黄
开发小哥说，上次不是才提的需求， 怎么这么快又提了， 然后我又解释了一下自己的无奈， 说都是小钟的需求， 我也没办法啊， 然后开发小哥看完这个文档，就过来找我，两个人又来一番吹水，吐槽了一下产品经理就知道提需求
同时，我们又一起对了一下文档的一些细节， 包括各个埋点需要报的信息和位置， 以及上报时机， 上报的参数等， 同时确定这种上报可能存在的问题
聊完这些，终于到了午餐时间了， 午餐是免费的， 种类还挺多，有北方的面食， 有西餐，有粥加各种菜，还有水果 于是赶紧加快脚步， 敢去饭堂提前排队， 不然遇到那些好吃的窗口， 吃饭十分钟， 排队一小时
吃饭的时候，刷刷小说必不可少，有时候听听同事吹水， 票子， 房子，妹子，中午大概是比较享受的时候
午饭后，慢慢散步回去，谁说男生不需要身材管理， 散步除了更好的消化，还可以避免过早的中年油腻男的肚子
就是这么心酸， 哪里不胖， 先胖肚子， 分分钟让你丢掉皮带
散步完， 就开始犯困了， 还好， 人性化的公司是可以从12 点休息到2点， 吃完饭散步完看看才1点， 还有一个小时的休息时间
买了一个午睡椅， 趴在桌子上睡脊椎太累了， 唯有午睡椅才可以睡得好， 我越来越觉得有很多道理我们都懂但很多人做的不好，比如午睡， 如果说有哪些需要保持的优秀习惯， 那就是午睡；
下午是一天的重点干活时间，睡醒后，大概规划了一下下午需要做的事情，工作以后愈发发现规划的重要性，不然可能下午过去了，啥都没干
有人说，有很多人也看他一天都在苦干，发现到头来重要的事情都没完成
有人说， 一天杂七杂八的事情很多，根本没时间做自己的事情
有人说， 每个需求方都在催我， 完全不知道应该先做谁的需求， 经常被业务方催
这些，大多数都是因为没有规划好。
所以，下午规划了一下重点事项是: 找产品小哥 小莫聊一下产品侧最近的规划以及做某数据指标下跌的专题分析
聊天吹水很轻松，聊规划并不轻松，找数据可以支持驱动的方向更难
为什么要找产品聊这些呢？
你会发现，数据分析在企业中的价值很多时候都是被动提数，根据产品的需求来被动提数， 提完最多帮忙分析一下
这，其实对产品的业务方来说，你有价值，但价值很有限，你最多只是支持的很好的那个人
这个是你想要的数据分析吗？
不是的，我们每一个人想从事这个行业的时候，除了因为这个岗位前景良好，收入较高，我们也希望自己的角色能够在业务中发挥重要的价值
然而，如果你只是被动的支持，包括做报表，提数，分析
数据分析的真正价值，你很难触摸到
你离一个高阶的数据分析专家的距离很远，这种距离很难用经验来弥补
我和产品小哥一般都是约在下图的环境中和产品小哥吹水聊方向，下面的环境非常舒服，环境大好， 不容易撕逼
站在这里，望下去，可以看到微信总部的每一栋楼，要是下去那就可以看到很多院区的微信特色吉祥物
周末的时候经常会有人来打卡， 练习各种拍照构图法，情侣拍拖约会好去处哈哈哈哈
门口还有花花草草，平时也可以靠在门口的椅子上 望着眼前的花花草草发发呆， 看看天空，释放一下经常要被撕逼的压力，大概是互联网人最需要的时候了
所以，我经常跟朋友开玩笑说，每天上班都像去逛公园
我们主要聊的内容有: 比如聊接下来产品优化的整理的目标有哪些，是以提高用户量还是打磨用户体验为目标
具体的，比如上某个新的功能， 打磨哪些旧的功能， 打磨的决策方向，数据分析是否可以提供哪些帮助
当下的产品功能已经发现了哪些问题和痛点， 这些痛点是否可以可以通过数据来量化分析， 数据分析的价值大概就是在这里了吧
经常的， 大家都在说某某体验不好， 更多的是从感性的思维和操作的维度去说的， 而我们数据分析师最重要的能力就是要把这种感性的东西抽象成数据可以量化的东西
量化， 是数据分析的精髓，也是价值的体现
洞察，是数据分析的灵魂，也是量化的提升
那么，如何量化呢？
量化从产品中来到产品中去。
比如如何让微信小表情发送更简单？
当微信成为社交帝国的王者的时候， 用户的需求满足上也暴露出问题
伟大的产品经理也无法洞察用户的所有的痛点， 把痛点转为产品需求， 从而迭代新的产品模块， 为用户持续创造价值
所以， 数据分析师就是要通过数据发现用户背后的痛点，再把这些痛点量化出来，并且给出优化迭代的建议
当头条的崛起，抖音的数据驱动深入人心
当越来越多惊奇头条的产品优化和推荐效果
当拼多多的电商巨大的冲击， 淘宝危机十足
当拼多多背后的数据决策下的各种玩法的迭代
数据科学引领而生， 那么数据科学的精髓是什么呢？
我觉得，逃不过量化和预测
以我们这个小表情优化为例(以下数据均脱敏非真实数据):
使用效率量化：
接近15%的人在发送小表情的时候需要滑动4次以上, 查找效率不高
迭代建议量化:
从使用习惯来看一周常发的表情, 90%的人只发9个以内的, 是否可以固定常用的9个表情,让用户自己选择？
通过上面的量化， 我们就帮助产品清晰的发现当下的小表情使用起来很难，同时我们把多难用数字量化出来， 让我们有直观的感受
多难？每次发送表情有15%的人都要滑动4次， 别人等你表情，等得花儿都谢了
如何优化？我们发现用户的行为规律， 大多数的用户发送表情在9个以内，就可以采取常用表情来满足
于是，下面的迭代版本应运而生
这个改动迭代合理吗？
从用户，需求， 场景，价值 来说
用户有发送小表情的需求，通常的使用场景是聊天，渴望的述求是更快的找到想要的表情， 对于给用户的价值就是可以更好更快的沟通，提高沟通的效率和趣味性
那么，我们这个迭代，在聊天场景中，可以满足用户快速查找表情发送表情的需求，给用户的价值是更好的满足用户沟通表达的需求
听完这个小表情的优化的case后， 产品小哥也觉得确实数据在产品的迭代改版上能发现很多他们发现不了的问题
同时，他也跟我讲了一些其他的存在的一些产品的问题，比如老板比较关注的一些问题，看数据是否可以帮忙分析驱动，辅助决策， 发挥洞察，归因落地
听得越深入，发现在巨大体量的背后，确实产品经理们有更深入的思考，因为你的每一个改动影响到的都是十亿的用户
慢慢尝试，寻求创新，是当下微信表情需要思考的。
最后分享我整理的一份数据分析流程知识图谱，内含数据分析12个常见分析模型、18个理论分支、136个详细知识要点和60多个实际分析场景案例，不懂或不记得的知识点拿出地图就能查，数据人必备！
评论转发并私信「图谱」获取高清版本！
来源：数据分析不是个事儿
声明：本站部分文章及图片转载于互联网，内容版权归原作者所有，如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢！